Comment utiliser PHP pour créer une explication de modèle et une analyse d'explicabilité

Comment créer une explication de modèle et une analyse d'explicabilité à l'aide de PHP

Introduction : Dans les domaines de l'apprentissage automatique et de la science des données, la création de modèles précis n'est que la première étape. Comprendre l'interprétabilité d'un modèle et comment interpréter ses résultats est essentiel pour garantir que le modèle est fiable et interprétable. Dans cet article, nous explorerons comment créer un modèle en utilisant PHP et analyserons l'interprétabilité du modèle.

1. Construction du modèle
Avant de commencer, nous devons nous assurer que PHP et les bibliothèques associées ont été installées. Avant de construire un modèle en PHP, nous devons déterminer l’algorithme d’apprentissage automatique à utiliser. Les algorithmes d'apprentissage automatique courants incluent les arbres de décision, la régression logistique, les machines à vecteurs de support, etc. Dans cet article, nous prenons l’algorithme de l’arbre de décision comme exemple pour illustrer.

1. Déterminer l'ensemble de données
   Tout d'abord, nous devons préparer un ensemble de données pour entraîner et tester le modèle. L'ensemble de données doit contenir les fonctionnalités requises et les variables cibles. Ici, nous supposons que l'ensemble de données est enregistré dans un fichier CSV et utilisons les fonctions fopen et fgetcsv de PHP pour lire les données.

$dataset = [];
$file = fopen('dataset.csv', 'r');
while (($line = fgetcsv($file)) !== false) {
    $dataset[] = $line;
}
fclose($file);

2. Prétraitement des données
   Le prétraitement des données est une étape indispensable dans l'apprentissage automatique. Dans cette étape, nous devons gérer les valeurs manquantes, les valeurs aberrantes, la normalisation des données, etc. Ici, nous utilisons diverses fonctions et bibliothèques d'algorithmes de PHP pour effectuer le prétraitement des données.

// 数据预处理代码示例
// 例如：缺失值处理
foreach ($dataset as &$data) {
    foreach ($data as &$value) {
        if (empty($value)) {
            $value = 0;
        }
    }
}

3. Formation du modèle
   Après le prétraitement des données, nous pouvons commencer à entraîner le modèle. Ici, nous utilisons la bibliothèque d'apprentissage automatique de PHP (telle que Phpml) pour entraîner l'algorithme de l'arbre de décision.

use PhpmlClassificationDecisionTree;

$tree = new DecisionTree();
$tree->train($dataset, $targets);

2. Analyse interprétative du modèle
Après avoir construit le modèle d'apprentissage automatique, la deuxième étape consiste à effectuer une analyse interprétative du modèle. Cette étape est importante pour comprendre le fonctionnement du modèle, l'importance des fonctionnalités et l'impact sur les résultats.

1. Analyse de l'importance des fonctionnalités
   L'analyse de l'importance des fonctionnalités peut nous aider à comprendre quelles fonctionnalités ont le plus grand impact sur les résultats. Cette étape peut être obtenue en calculant l'importance des caractéristiques dans le modèle d'arbre de décision.

$importances = $tree->getFeatureImportances();
arsort($importances);

2. Visualisation du modèle
   Afin de mieux comprendre le processus de prise de décision du modèle, nous pouvons utiliser la bibliothèque de visualisation de PHP (telle que Graphviz) pour visualiser le modèle d'arbre de décision.

use PhpmlVisualizationGraphviz;

$exporter = new Graphviz();
$exporter->export($tree, 'decision_tree_graph.png');

3. Explication des résultats
   Enfin, nous devons interpréter les résultats du modèle. Nous pouvons utiliser la fonction de prédiction de PHP pour prédire de nouvelles données d'observation et interpréter les résultats de la prédiction.

$prediction = $tree->predict($new_data);

Conclusion :
Dans cet article, nous avons exploré comment créer des modèles et effectuer une analyse interprétative à l'aide de PHP. En utilisant la bibliothèque d'apprentissage automatique et la bibliothèque de visualisation de PHP, nous pouvons rapidement créer des modèles et analyser l'interprétabilité des modèles. Ces étapes peuvent nous aider à mieux comprendre le fonctionnement du modèle et à améliorer son interprétabilité.

Références :

1. Documentation officielle PHP-ML : https://php-ml.readthedocs.io/
2. Site officiel de Graphviz : https://graphviz.org/

Annexe : utilisé dans la bibliothèque d'exemples de code ( pour référence)

• Phpml : https://github.com/php-ai/php-ml
• Graphviz : https://github.com/zenovich/graphviz

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!