Calcul de l'impact des caractéristiques avec la régression logistique

Poursuivant votre travail à la compagnie d'assurance, vous avez construit un modèle prédictif permettant d'identifier si une personne est fumeuse ou non. Vous devez maintenant analyser le modèle pour déterminer les facteurs pertinents qui influencent le statut de fumeur, afin d'aider la compagnie à évaluer le risque avec plus de précision et à adapter les polices d'assurance en conséquence.

matplotlib.pyplot a été importé en tant que plt. X_train et y_train sont préchargés pour vous.

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L'IA explicable en Python

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Instructions

Extrayez le site coefficients du modèle.
Tracez le graphique coefficients pour le site feature_names donné.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

scaler = MinMaxScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)

model = LogisticRegression()
model.fit(X_train_scaled, y_train)

# Derive coefficients
coefficients = ____
feature_names = X_train.columns

# Plot coefficients
____
plt.show()

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IntermédiaireNiveau de compétence

4.8+

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Commencez votre voyage en explorant les concepts fondamentaux de l'IA explicable. Apprenez à extraire des règles de décision à partir d'arbres de décision. Dérivez et visualisez l'importance des caractéristiques à l'aide de modèles linéaires et arborescents afin de mieux comprendre comment ces modèles font des prédictions, ce qui permet une prise de décision plus transparente.

Exercise 1: Introduction à l'IA explicable Exercise 2: Arbres de décision et réseaux neuronaux Exercise 3: Explicabilité agnostique ou spécifique au modèle Exercise 4: Explicabilité des modèles linéaires Exercise 5: Calcul de l'impact des caractéristiques par régression linéaire Exercise 6: Calcul de l'impact des caractéristiques avec la régression logistique

Exercice en cours

Exercise 7: Explicabilité des modèles arborescents Exercise 8: Calcul de l'importance des caractéristiques à l'aide d'arbres de décision Exercise 9: Calcul de l'importance des caractéristiques avec les forêts aléatoires

Exploitez la puissance des techniques agnostiques pour discerner l'influence des caractéristiques sur les différents modèles. Utilisez l'importance de la permutation et les valeurs SHAP pour analyser l'impact des caractéristiques sur le comportement du modèle. Explorez les outils de visualisation SHAP pour rendre les concepts d'explicabilité plus compréhensibles.

Exercise 1: Importance de la permutation Exercise 2: Importance de la permutation pour MLPClassifier Exercise 3: Coefficients et importance de la permutation Exercise 4: Explicabilité du SHAP Exercise 5: Trouver des prédicteurs clés des frais médicaux avec SHAP Exercise 6: Trouver des prédicteurs clés des maladies cardiaques avec SHAP Exercise 7: Explication du noyau SHAP Exercise 8: Explication du noyau pour MLPRegressor Exercise 9: Explication du noyau pour MLPClassifier Exercise 10: Approches SHAP ou spécifiques à un modèle Exercise 11: Visualiser la capacité d'explication du SHAP Exercise 12: Graphiques d'importance des caractéristiques pour l'analyse des admissions Exercise 13: Analyse des effets des caractéristiques à l'aide de graphiques en forme d'essaim d'abeilles Exercise 14: Évaluation de l'impact à l'aide de graphiques de dépendance partielle

Examinez les possibilités d'explication au niveau local et expliquez les prédictions individuelles. Apprenez à tirer parti de SHAP pour expliquer votre situation au niveau local. Maîtrisez LIME pour révéler les facteurs spécifiques qui influencent les résultats individuels, qu'il s'agisse de données textuelles, tabulaires ou d'images.

Exercise 1: Explicabilité locale avec SHAP Exercise 2: Explicabilité globale ou locale Exercise 3: SHAP pour expliquer les niveaux de revenus Exercise 4: Explicabilité locale avec LIME Exercise 5: Interprétation locale des régresseurs Exercise 6: Interprétation locale des classificateurs Exercise 7: Explicabilité des textes et des images avec LIME Exercise 8: Expliquer les prédictions de l'analyse des sentiments Exercise 9: Explication des prédictions relatives à l'image des aliments

Explorez les sujets avancés de l'IA explicable en évaluant les comportements des modèles et l'efficacité des méthodes d'explication. Maîtrisez l'évaluation de la cohérence et de la fidélité des explications, plongez dans l'analyse de modèles non supervisés et apprenez à clarifier les processus de raisonnement des modèles d'IA génératifs tels que le ChatGPT. Equipez-vous de techniques pour mesurer et améliorer l'explicabilité dans les systèmes complexes d'intelligence artificielle.

Exercise 1: Mesures d'explicabilité Exercise 2: Évaluation de la cohérence des explications du SHAP Exercise 3: Évaluer la fidélité avec LIME Exercise 4: Expliquer les modèles non supervisés Exercise 5: Impact des caractéristiques sur la qualité des grappes Exercise 6: Importance des caractéristiques dans le regroupement avec ARI Exercise 7: Expliquer les modèles d'IA générative basés sur le chat Exercise 8: Chaîne de pensée pour découvrir le raisonnement Exercise 9: La cohérence de soi pour évaluer la confiance en soi Exercise 10: Félicitations