Auto-sklearn可解释模型实践指南：构建透明机器学习模型-优快云博客

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Auto-sklearn可解释模型实践指南：构建透明机器学习模型

auto-sklearn Automated Machine Learning with scikit-learn 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/au/auto-sklearn

引言

在机器学习领域，模型的可解释性正变得越来越重要。Auto-sklearn作为自动化机器学习工具，不仅能够自动选择最优模型，还支持用户定制化选择可解释性强的模型组件。本文将深入探讨如何利用Auto-sklearn构建可解释的机器学习模型。

可解释模型的重要性

在医疗、金融等关键领域，模型的可解释性往往与预测性能同等重要。可解释模型能够：

帮助领域专家理解模型决策逻辑
满足监管合规要求
增强用户对模型结果的信任度
便于调试和改进模型

Auto-sklearn中的模型选择

查看可用分类器

Auto-sklearn提供了丰富的分类器选择，我们可以通过以下代码查看所有可用的分类器：

from autosklearn.pipeline.components.classification import ClassifierChoice

for name in ClassifierChoice.get_components():
    print(name)

查看可用特征预处理器

特征预处理同样影响模型的可解释性，以下是查看方法：

from autosklearn.pipeline.components.feature_preprocessing import FeaturePreprocessorChoice

for name in FeaturePreprocessorChoice.get_components():
    print(name)

构建可解释模型实践

数据准备

我们以乳腺癌数据集为例：

import sklearn.datasets
X, y = sklearn.datasets.load_breast_cancer(return_X_y=True)
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=1)

配置可解释模型

关键步骤是限制Auto-sklearn只使用可解释的模型和预处理器：

automl = autosklearn.classification.AutoSklearnClassifier(
    time_left_for_this_task=120,
    per_run_time_limit=30,
    include={
        "classifier": ["decision_tree", "lda", "sgd"],
        "feature_preprocessor": [
            "no_preprocessing",
            "polynomial",
            "select_percentile_classification",
        ],
    },
    ensemble_kwargs={"ensemble_size": 1},
)

参数说明：

include: 指定只使用可解释的分类器和预处理器
- 分类器：决策树(decision_tree)、线性判别分析(lda)、随机梯度下降(sgd)
- 预处理器：无预处理、多项式特征、特征选择
ensemble_size=1: 不使用集成学习，只保留单个最佳模型

模型训练与评估

automl.fit(X_train, y_train, dataset_name="breast_cancer")

# 查看最终模型
from pprint import pprint
pprint(automl.show_models(), indent=4)

# 评估模型
predictions = automl.predict(X_test)
print("Accuracy score:", sklearn.metrics.accuracy_score(y_test, predictions))