wittgenstein：实现可解释的规则集分类算法

wittgenstein：实现可解释的规则集分类算法

wittgenstein Ruleset covering algorithms for transparent machine learning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wi/wittgenstein

在机器学习领域，模型的解释性一直是一个重要的研究课题。wittgenstein项目正是为了解决这一问题而诞生，它实现了两种可解释的覆盖式规则集算法：IREP和RIPPERk，并提供了额外的模型解释特性。

项目介绍

wittgenstein项目基于Ludwig Wittgenstein的名言：“难道不也有这样的情况，我们在玩的时候——边进行边制定规则吗？”这一哲学思考启发了项目的核心理念，即构建易于理解和解释的机器学习模型。

该项目提供了一个Python包，允许用户通过训练数据生成规则集，这些规则集以易于理解的逻辑形式表达，从而帮助用户理解模型是如何做出预测的。

项目技术分析

wittgenstein的核心是两种算法：IREP和RIPPERk。这两种算法都是基于规则的分类器，它们通过分析训练数据生成一组规则，这些规则可以用来预测新数据的类别。IREP和RIPPERk在生成规则时各有侧重，IREP倾向于生成高偏差的模型，而RIPPERk生成的模型则具有更高的方差。

项目在性能上与sklearn的决策树CART实现相当，这意味着在使用wittgenstein时，用户不仅可以获得解释性，还可以保持良好的预测性能。

项目技术应用场景

wittgenstein适用于需要对模型预测结果进行解释的场景，这在医疗、金融和安全性等领域尤为重要。例如，在医疗诊断中，医生可能需要了解模型为何将某项测试结果分类为阳性或阴性。在金融领域，合规性和透明度要求模型能够提供决策的解释。

此外，wittgenstein还可以用于教育和研究，帮助学习者更好地理解机器学习模型的内部工作机制。

项目特点

1. 可解释性：wittgenstein生成的规则集以逻辑形式表达，易于理解。
2. 性能：项目在性能上与主流的决策树算法相当。
3. 灵活性：用户可以自定义规则，修改现有模型，或者将wittgenstein与其他sklearn工具结合使用。
4. 兼容性：wittgenstein与sklearn的模型选择工具兼容，如交叉验证和网格搜索。
5. 模型解释：项目提供了一个模块，可以解释非wittgenstein模型，为黑盒模型提供解释性。

以下是如何使用wittgenstein的一些基本示例：

安装

使用pip安装：

$ pip install wittgenstein

使用

使用wittgenstein进行模型训练：

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.read_csv(dataset_filename)
>>> train, test = train_test_split(df, test_size=.33)
>>> import wittgenstein as lw
>>> ripper_clf = lw.RIPPER()
>>> ripper_clf.fit(df, class_feat='Poisonous/Edible', pos_class='p')

模型预测：

>>> ripper_clf.predict(new_data)[:5]
[True, True, False, True, False]

模型解释：

>>> ripper_clf.predict(new_data[:5], give_reasons=True)
([True, True, False, True, True],
[<Rule [physician-fee-freeze=n]>,
 <Rule [synfuels-corporation-cutback=y^adoption-of-the-budget-resolution=y^anti-satellite-test-ban=n]>,
 [],
 [<Rule object: [physician-fee-freeze=n]>,
  <Rule object: [odor=p]>,
  <Rule object: [spore-print-color=r]>,
  <Rule object: [stalk-surface-below-ring=y^stalk-surface-above-ring=k]>,
  <Rule object: [habitat=l^cap-color=w]>],
 []

通过这些特点，wittgenstein为用户提供了强大的工具，使其能够创建和解释机器学习模型，从而推动可解释性机器学习的发展。

总结来说，wittgenstein是一个功能强大且易于使用的开源项目，它不仅提供了出色的模型性能，还注重模型的解释性，适用于多种应用场景。对于希望在机器学习项目中实现透明度和可解释性的开发者来说，wittgenstein是一个值得尝试的选择。

wittgenstein Ruleset covering algorithms for transparent machine learning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wi/wittgenstein