interpret 패키지

Azure Machine Learning에서 모델 해석력 작업을 위한 기능이 포함되어 있습니다.

모델 해석력을 사용하여 모델이 예측을 수행하는 이유를 설명하고 모델에 대한 신뢰를 구축할 수 있습니다. 이 패키지를 사용하면 원시 및 엔지니어링된 기능 모두에서 블랙 박스 및 화이트 박스 모델에 대한 기능 및 클래스 중요도를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 Model interpretability in Azure Machine Learning(Azure Machine Learning 모델 해석 가능성) 문서를 참조하세요.

이 패키지는 해석 가능한 모델을 학습시키고 블랙 박스 시스템을 설명할 수 있게 하는 오픈 소스 Python 패키지인 Interpret Community SDK에서 개발된 해석력 기술과 실제 데이터 집합 및 워크플로를 처리하기 위한 추가 해석력 기술 및 유틸리티 함수를 사용합니다. Interpret Community SDK는 SHAP 설명자, 모방 설명자, 표 형식 설명자 등과 같은 Azure Machine Learning SDK 지원 설명자를 호스트합니다.

이 패키지의 핵심 클래스는 MimicWrapper 클래스로, 해석 모델 패키지로 작업하는 데 필요한 함수 호출 수를 줄이는 래퍼를 제공합니다.

패키지

common	Azure Machine Learning의 모델 설명을 위한 공통 인프라, 클래스 계층 구조 및 유틸리티가 포함되어 있습니다.
model	해석력을 위한 모델 개념을 정의합니다.
scoring	채점 시간에 실행되는 간단한 설명자를 위한 모듈입니다.

모듈

mimic_wrapper

기계 학습 해석 가능성을 단일 API로 래핑하는 기능을 정의합니다.

클래스

ExplanationClient	설명을 업로드 및 다운로드하는 클라이언트를 정의합니다. 설명 및 실행 기록과 상호 작용하는 데 사용되는 클라이언트를 만듭니다.
MimicWrapper	Explain 모델 패키지를 사용하는 데 필요한 함수 호출 수를 줄이는 래퍼 설명자입니다. MimicWrapper를 초기화합니다. '<<2d ndarray :p aram explainable_model 허용합니다. 블랙박스 모델을 설명하는 데 사용되는 초기화되지 않은 서로게이트 모델입니다. 학생 모델이라고도 합니다.