Pythonのsklearnメソッド　inspection

scikit-learn（sklearn）のinspectionモジュールは、モデルの内部を調査し、モデルの動作やパラメータに関する情報を取得するためのクラスや関数を提供します。モデルの解釈やデバッグ、モデルのトレーニング結果の確認など、モデルの詳細な情報を取得するために使用できます。以下は、inspectionモジュールで提供される主要なクラスや関数の一部です：

  1. plot_partial_dependence: この関数は、モデル内の特定の特徴量の部分依存プロットを生成します。部分依存プロットは、特徴量の値が変化すると予測値がどのように変化するかを可視化します。

    python
    from sklearn.inspection import plot_partial_dependence

# モデルとデータを指定して部分依存プロットを生成
plot_partial_dependence(model, X, features=[0, 1])

  2. permutation_importance: この関数は、特定のモデルにおける特徴量の重要性を計算します。特徴量の順位付けやモデルの解釈に役立ちます。

    python
    from sklearn.inspection import permutation_importance

# モデルとデータを指定して特徴量の重要性を計算
result = permutation_importance(model, X, y, n_repeats=30)

  3. check_estimator: この関数は、カスタムエスティメータ（独自の機械学習モデル）がscikit-learnのエスティメータの要件を満たしているかどうかを確認します。カスタムモデルの正しさを確認するのに役立ちます。

    python
    from sklearn.utils.estimator_checks import check_estimator

# カスタムエスティメータを指定して確認
check_estimator(CustomEstimator)

これらのクラスや関数は、モデルの解釈やデバッグ、モデルの詳細な情報取得などのタスクに役立ちます。特に部分依存プロットと特徴量の重要性の評価は、モデルの特徴量への寄与を理解し、モデルの解釈性を向上させるために重要なツールです。カスタムエスティメータの確認も、自作の機械学習モデルをscikit-learnと互換性があるかどうか確認するのに役立ちます。

未分類

Posted by ぼっち