Visualização de aprendizado de máquina: Aprimorando a interpretabilidade do modelo

Visualização de aprendizado de máquina

A visualização do aprendizado de máquina é essencial para interpretar o desempenho do modelo, explicar as previsões e descobrir percepções ocultas em conjuntos de dados complexos. Esta seção dedicada oferece tutoriais e guias abrangentes que o ajudam a visualizar com eficácia vários aspectos dos seus modelos de aprendizado de máquina usando Python e R.

O que você aprenderá

Nesta seção, você explorará:

• Curvas ROC e matriz de confusão: Saiba como avaliar modelos de classificação com curvas ROC, matrizes de confusão e curvas de precisão-recall (PR).
• Importância de recursos: Descubra técnicas para visualizar a influência de recursos individuais usando métodos como importância de permutação, valores SHAP e LIME.
• Interpretabilidade do modelo: Gere gráficos de dependência parcial, gráficos de expectativa condicional individual e outras ferramentas visuais para entender melhor o comportamento do modelo.
• Integração com ferramentas de visualização: Integre-se perfeitamente com bibliotecas populares, como Plotly, ggplot2 e Seaborn, para criar gráficos interativos e prontos para publicação.
• Visualização avançada de ML: Mergulhe em tópicos avançados como redução de dimensionalidade, visualização de agrupamento e visualização de rede neural.
• Melhores práticas: Analise as diretrizes e dicas para garantir clareza, precisão e comunicação eficaz de seus insights de aprendizado de máquina.

Quem deve usar esta seção

Esta categoria foi criada para cientistas de dados, engenheiros de aprendizado de máquina e pesquisadores que precisam:

• Avaliar e comunicar o desempenho de seus modelos.
• Obter insights mais profundos sobre o comportamento do modelo e os processos de tomada de decisão.
• Aprimorar suas habilidades de visualização com técnicas especificamente adaptadas ao aprendizado de máquina.

Referências cruzadas

Para técnicas de visualização mais amplas, visite nossa seção Visualização de dados. Se você estiver interessado no desenvolvimento e na avaliação de modelos, confira nossos tutoriais Aprendizado de máquina.

Introdução

Navegue pelas subcategorias listadas na barra lateral para se aprofundar em tópicos específicos, como curvas ROC, importância de recursos, interpretabilidade de modelos e métodos avançados de visualização. Cada subcategoria contém guias passo a passo e exemplos práticos em Python e R para ajudá-lo a transformar os resultados brutos do modelo em insights acionáveis.

Boa visualização!