Azure Machine Learning Interpretability와 파이썬을 사용한 머신러닝 모델 해석
머신러닝 모델은 많은 분야에서 널리 사용되지만, 이 모델들이 어떻게 예측을 만들고 있는지 완전히 이해하기 어려운 경우가 많습니다. 이 때문에 모델의 해석가능성(interpretability)은 매우 중요합니다. Azure Machine Learning은 머신러닝 모델의 해석을 돕기 위한 다양한 기능을 제공하며, 이를 파이썬을 사용하여 활용할 수 있습니다.
1. Azure Machine Learning Interpretability 소개
Azure Machine Learning Interpretability는 머신러닝 모델의 동작을 해석하고 설명하는 데 도움을 주는 기능을 제공하는 서비스입니다. 이를 통해 모델이 어떻게 예측을 만들고 있는지 이해할 수 있으며, 모델의 결정에 대한 신뢰성을 높일 수 있습니다. Azure Machine Learning Interpretability의 주요 기능은 다음과 같습니다:
- 모델 해석 도구: Shapley values, feature importance 등을 제공하여 모델의 입력 변수가 결과에 어떤 영향을 미치는지 분석할 수 있습니다.
- 모델 설명 생성: LIME, SHAP 등의 기술을 사용하여 모델의 예측 결과를 설명하는 모델을 생성할 수 있습니다.
- 모델 비교: 여러 모델 간의 성능과 해석 가능성을 비교하는 데 사용할 수 있습니다.
2. 파이썬을 사용한 머신러닝 모델 해석 예제
Azure Machine Learning Interpretability를 파이썬에서 사용하기 위해서는 interpret 패키지를 설치해야 합니다. 아래의 명령을 사용하여 설치할 수 있습니다:
!pip install interpret-community
이제 앞서 언급한 기능들을 활용하여 머신러닝 모델을 해석해보겠습니다. 예를 들어, 아래의 코드는 RandomForest 분류 모델을 학습하고, Shapley values를 사용하여 변수의 영향력을 확인하는 예제입니다:
from interpret import set_visualize_provider
from interpret.provider import InlineProvider
from interpret import show
set_visualize_provider(InlineProvider())
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 데이터 로드
iris = load_iris()
X = iris['data']
y = iris['target']
# 모델 학습
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
# 해석 가능성 분석
from interpret.blackbox import ShapKernel
from interpret.blackbox import LimeTabular
explainer = ShapKernel(model.predict_proba, X_train)
global_explanation = explainer.explain_global(X_test)
show(global_explanation)
위의 코드에서 show(global_explanation)를 호출하면, Shapley values를 사용하여 전역적인 변수의 영향력을 시각화할 수 있습니다.