La interpretación del comportamiento, pronósticos y resultados de los modelos de aprendizaje automático juega un papel clave en la garantía de equidad y transparencia en las aplicaciones de inteligencia artificial (IA). Módulos de Python numerosos proporcionan métodos y herramientas para la interpretación de modelos. Consideremos cinco de los más interesantes:

¿Qué es una biblioteca de Python?

La biblioteca de Python es un conjunto de código, funciones y módulos preescritos que amplían las capacidades de programación en Python. Las bibliotecas están diseñadas para proporcionar funcionalidad específica, lo que permite a los desarrolladores realizar diversas tareas sin necesidad de escribir todo el código desde cero.

Una de las ventajas de Python es la enorme variedad de bibliotecas disponibles, aplicables en diversas áreas. Estas bibliotecas abarcan una amplia gama de temas, incluyendo cálculos científicos, desarrollo web, creación de interfaces gráficas (GUI), procesamiento de datos y aprendizaje automático.

Para utilizar la biblioteca de Python, los desarrolladores deben importarla en su código. Después de la importación, pueden aplicar soluciones ya hechas y evitar "reinventar la rueda", utilizando las funciones y clases que proporciona la biblioteca.

Por ejemplo, la biblioteca Pandas se utiliza para la manipulación de datos y su análisis, mientras que la conocida biblioteca NumPy ofrece funciones para cálculos numéricos y operaciones con matrices. De manera similar, las bibliotecas Scikit-Learn y TensorFlow se aplican a tareas de aprendizaje automático, y Django es un marco popular para el desarrollo web en Python.

5 bibliotecas de Python que ayudan a interpretar modelos de aprendizaje automático

Explicaciones aditivas de Shapley

El conocido módulo de Python Shapley Additive Explanations (SHAP) aplica la teoría de juegos cooperativos para interpretar los resultados de los modelos de aprendizaje automático. Ofrece una estructura coherente para analizar la importancia de las características e interpretar pronósticos específicos, distribuyendo la contribución de cada característica de entrada en el resultado final.

La suma de los valores SHAP, que aseguran la coherencia, define la diferencia entre la predicción del modelo para un caso específico y la predicción promedio.

Explicaciones locales interpretables independientes del modelo

Las explicaciones locales interpretables independientes del modelo (LIME) son una biblioteca ampliamente utilizada que aproxima modelos complejos de aprendizaje automático mediante modelos locales interpretables para facilitar su comprensión. Crea instancias perturbadas cerca de un punto de datos dado y rastrea cómo estas instancias afectan las predicciones del modelo. LIME puede arrojar luz sobre el comportamiento del modelo para puntos de datos específicos, ajustando un modelo simple e interpretable a estas instancias perturbadas.

Explícalo como si tuviera 5 años

El paquete de Python llamado Explain Like I'm 5 (ELI5) busca proporcionar explicaciones comprensibles para modelos de aprendizaje automático. Define la importancia de las características utilizando diversas metodologías, incluidas la importancia por permutación, la importancia basada en árboles y los coeficientes del modelo lineal, y admite una amplia gama de modelos. Gracias a su interfaz de usuario simple, ELI5 puede ser utilizado tanto por principiantes como por expertos en datos.

Yellowbrick

Yellowbrick es un potente paquete de visualización que proporciona un conjunto de herramientas para la interpretación de modelos de aprendizaje automático. Ofrece visualizaciones para diversas tareas, como la importancia de las características, gráficos de residuos, informes de clasificación y mucho más. Gracias a la integración sin problemas de Yellowbrick con bibliotecas de aprendizaje automático bien conocidas, como Scikit-Learn, el análisis de modelos durante su desarrollo se vuelve sencillo y eficaz.

PyCaret

Aunque PyCaret es conocido principalmente como una biblioteca de aprendizaje automático de alto nivel, también tiene capacidades de interpretación de modelos. PyCaret automatiza todo el proceso de aprendizaje automático y, después de entrenar el modelo, genera automáticamente gráficos de importancia de características, visualizaciones de valores SHAP y otras herramientas importantes de interpretación.