Interpret，一个无敌的python库

大家好，我是木木。今天给大家分享一个无敌的 Python 库，Interpret。

这个库是由 Microsoft Research 提供支持，旨在为机器学习模型提供全面的解释和可视化工具，使开发者能够理解和呈现模型的决策逻辑和行为。

核心特点

全面解释:

Interpret 提供端到端的解释功能，覆盖从数据准备到模型训练的全过程。

框架兼容性:

它支持多种机器学习框架，如 Scikit-learn、TensorFlow 和 XGBoost。

交互式可视化:

提供易于理解的交互式可视化，使模型的解释不仅限于数据科学家，而且对所有利益相关者都是透明的。

最佳实践

项目地址： https://github.com/interpretml/interpret?tab=readme-ov-file

安装 Interpret 非常简单，可以通过 pip 直接安装：

pip install interpret

功能一：全局解释

InterpretML 支持训练可解释模型并解释现有的机器学习流程（黑盒模型）。接下来，我们将使用 UCI 成人收入分类数据集来演示每种方法的一个例子。

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

from interpret import set_visualize_provider
from interpret.provider import InlineProvider
set_visualize_provider(InlineProvider())

df = pd.read_csv(
    "https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/adult/adult.data",
    header=None)
df.columns = [
    "Age", "WorkClass", "fnlwgt", "Education", "EducationNum",
    "MaritalStatus", "Occupation", "Relationship", "Race", "Gender",
    "CapitalGain", "CapitalLoss", "HoursPerWeek", "NativeCountry", "Income"
]
X = df.iloc[:, :-1]
y = (df.iloc[:, -1] == " >50K").astype(int)

seed = 42
np.random.seed(seed)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.20, random_state=seed)

之后对训练并解释数据

from interpret.glassbox import ExplainableBoostingClassifier
ebm = ExplainableBoostingClassifier()
ebm.fit(X_train, y_train)
from interpret import show
show(ebm.explain_global())

功能二：局部解释

局部解释功能使得你可以深入到单个预测，理解模型对特定实例的预测理由。

ebm_local = ebm.explain_local(X_test, y_test)
show(ebm_local)

高级功能：自定义可视化

如果你需要保护你的数据隐私，可以使用差分隐私增强模型（DP-EBMs），以适应特定的解释需求，提供更深层次的洞察。

from interpret.privacy import DPExplainableBoostingClassifier, DPExplainableBoostingRegressor

dp_ebm = DPExplainableBoostingClassifier(epsilon=1, delta=1e-5) # Specify privacy parameters
dp_ebm.fit(X_train, y_train)

show(dp_ebm.explain_global()) # Identical function calls to standard EBMs