機械学習モデルの学習は、多くの場合、最初のステップに過ぎません。最も面倒なのは、上司やビジネス関係者に、モデルがなぜそのような予測結果を出したのかを説明することです。「ブラックボックス」モデルを目の前にすると、言葉を失うことがよくあります。 私は最近、GitHub で Shapash という Python ライブラリを発見しました。これは、機械学習モデルに「人間の言語を話させる」ことと、複雑なアルゴリズム ロジックを視覚的な言語に変換することに特化したライブラリです。 インタラクティブなWebダッシュボードを直接生成できます。このダッシュボードは、モデル上の特徴量の重みを明確に表示するだけでなく、グローバルな視点からローカルな視点まで、詳細な調査をサポートします。最も重要なのは、すべてのチャートに明確なビジネスラベルが付与されているため、技術に詳しくない担当者でも一目で理解できることです。 GitHub: https://t.co/WiC2uPKqEK 優れた互換性を備えており、Catboost、Xgboost、LightGBM、Sklearn などの主要なモデル フレームワークをサポートしています。 視覚化に加えて、ワンクリックで独立した HTML 監査レポートを生成できるほか、本番環境の展開用の軽量予測ツールも提供しており、pip 経由で簡単にインストールして使用できます。 モデルの結果を技術部門以外のチームに頻繁に報告する必要がある場合や、モデルのコンプライアンス監査を実施する必要がある場合、このプロジェクトにより、説明にかかる時間を大幅に節約できます。
