Testare e convalidare modelli e dati di machine learning con Deepchecks
La necessità di testare e validare dati e modelli di machine learning
Un modello di apprendimento automatico di successo e affidabile deve maturare attraverso le varie fasi. Inizia dalla raccolta e dalla discussione dei dati, dalla suddivisione dei dati in modo appropriato e infine dall’addestramento, dal test e dalla convalida del modello in modo appropriato per le sue prestazioni nelle implementazioni del mondo reale . Deepchecks è un framework che può aiutarci a testare e convalidare rapidamente i dati e i modelli da applicare durante la creazione di un’applicazione. Questo articolo fornisce una breve panoramica di Deepchecks e anche una panoramica dettagliata dei passaggi da seguire per testare e convalidare i modelli e i dati di machine learning.
Sommario
Introduzione a Deepchecks
Differenze di base tra dati di test e dati di convalida
Passaggi per testare e convalidare modelli e dati di machine learning
Vantaggi dell’utilizzo di Deepchecks
Riepilogo
Iniziamo con un’introduzione ai Deepchecks.
Introduzione a Deepchecks
A differenza di vari pacchetti python offre Deepchecks è anche uno dei pacchetti python che viene utilizzato per testare e convalidare i modelli e i dati di machine learning senza problemi affrontando i prerequisiti di base per testare la convalida di modelli e dati di machine learning che includono l’affrontare i problemi relativi al prestazioni del modello per la genericità per varie condizioni di test e anche controlli per vari aspetti, tra cui l’integrità dei dati e l’equilibrio dei dati tra le varie categorie o classi presenti nei dati per evacuare i problemi associati allo squilibrio di classe e modelli ottime prestazioni solo per classi con un numero considerevole di campioni.
Quindi in poche parole si può riassumere che “Deepchecks” come suggerisce il nome ci aiuta a controllare in modo approfondito vari aspetti per le prestazioni generiche del modello, l’integrità dei dati e molti altri e ci fornisce uno sguardo su come si è sviluppato il modello di apprendimento automatico e i dati disponibili funzionerebbero per cambiare scene e ambiente. È uno dei framework single-shot semplici ma efficaci che Python offre sotto forma di un pacchetto facilmente installabile e accessibile utilizzando i comandi pip che facilita l’interpretazione più semplice delle prestazioni del modello e vari parametri di una discrepanza dei dati.
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Prerequisiti per l’utilizzo di Deepchecks
Deepcheck come accennato in precedenza è uno dei pacchetti di python che serve per valutare la genericità e la fattibilità dei dati e del modello di machine learning sviluppato. L’utilizzo del pacchetto è più semplice ma con alcuni prerequisiti che devono essere affrontati come indicato di seguito.
Un sottoinsieme di dati così com’è senza alcun pretrattamento come la pulizia e la preelaborazione dei dati.
Un sottoinsieme di dati di addestramento dei modelli con etichette.
Un sottoinsieme di dati invisibili per il modello o in parole semplici testare i dati.
Utilizzo dei modelli supportati in Deepcheck.
Differenze di base tra test e dati di convalida
Che cosa sono i dati di test?
I dati di test sono fondamentalmente i dati che implicano dati non visti dal modello sviluppato. Molte volte possono essere dati del mondo reale per un migliore controllo delle prestazioni del modello di apprendimento automatico sviluppato. Quindi, in breve, i dati di test possono essere definiti come i dati utilizzati per valutare le prestazioni del modello di apprendimento automatico sviluppato.
Che cosa sono i dati di convalida?
Come suggerisce il nome, i dati di convalida vengono utilizzati per convalidare le prestazioni del modello sui dati che viene adattato. I dati di convalida sono una determinata proporzione di dati adattati al modello e utilizzando l’adattamento del modello possiamo determinare la perdita e l’accuratezza del modello insieme a varie metriche e anche utile per ottimizzare alcuni degli iperparametri del modello nella configurazione dell’adattamento del modello.
Passaggi per testare e convalidare modelli e dati di machine learning
Prima di comprendere i passaggi incorporati coinvolti in Deepchecks, diamo un’occhiata ai controlli che esistono in Deepchecks per la generazione di risultati. Quindi ci sono principalmente tre tipi di controlli che si svolgono in Deepcheck nel processo. Sono i seguenti:
Verifica dell’integrità dei dati
Verificare la distribuzione dei dati per il treno e il test
Model Performance Evaluation per dati invisibili o vicini ai dati del mondo reale
I controlli approfonditi fondamentalmente richiedono test e convalida senza interruzioni del modello e dei dati di Machine Learning con il processo di controllo di base come elencato sopra, che è la panoramica dei controlli che si verificano a livello individuale, ma ci sono anche controlli approfonditi per problemi comuni associati ai dati lo squilibrio delle etichette tra i vari campioni e anche le conseguenze della perdita di dati vengono controllate internamente.
Il processo di test e validazione dei modelli e dei dati di machine learning in Deepcheck avviene in un processo collettivo chiamato Suite. Quindi suite è una raccolta di controlli che avvengono internamente nell’ambito di Deepcheck in cui i diversi tipi di controlli sopra menzionati vengono eseguiti collettivamente come mostrato di seguito.
Quindi i dati disponibili sono suddivisi in diverse proporzioni di treno e test e l’API di Deepchecks risulta essere responsabile della verifica dei problemi di base associati alle discrepanze dei dati e anche della valutazione del modello sviluppato per vari parametri per la genericità dei dati variabili. Quindi suite esegue internamente diversi controlli ed è responsabile di fornire un report dettagliato per i controlli effettuati e le problematiche associate ai dati e al modello di apprendimento automatico sviluppato.
Vantaggi dell’utilizzo di Deepchecks
Uno dei principali vantaggi dell’utilizzo di Deepchecks è che facilita la facile interpretazione dei difetti associati ai dati e il modello di Machine Learning è stato adottato per l’implementazione nel mondo reale. Inoltre, la struttura di Suite in Deepcheck è una delle principali attrazioni e sarebbe una scelta importante per ingegneri e sviluppatori di Machine Learning poiché tutte le principali preoccupazioni associate verrebbero eliminate per un controllo dettagliato tra i vari aspetti e successivamente la Suite sarà responsabile per la generazione di report interpretabili e utili associati.
Inoltre, è possibile utilizzare una suite predefinita con determinati parametri, ma se necessario alcuni parametri possono essere modificati secondo il requisito e di conseguenza possono essere generati report per analizzare le discrepanze eventualmente presenti associate ai dati o al modello di machine learning presi per il test e la convalida. Alcuni dei controlli predefiniti che si verificano all’interno di una suite e le sue funzionalità sono menzionati di seguito per una migliore comprensione.
dataset_integrity: come suggerisce il nome, questo parametro è responsabile del controllo dell’integrità presente nel dataset considerato per il particolare controllo scelto.
train_test_validation: viene ripetuta una serie di controlli per determinare la correttezza della suddivisione dei dati per le fasi di addestramento e test.
model_evaluation: viene ripetuta una serie di controlli per verificare in modo incrociato le prestazioni e la genericità del modello e anche i segni di overfitting se quelli presentati vengono controllati e segnalati.
Test e validazione dei nostri dati e modelli
Cerchiamo di implementare Deepcheck da zero e di comprendere alcuni parametri e terminologie importanti. Qui per questo articolo consideriamo l’utilizzo del set di dati di classificazione della categoria del vino che ha tre classi e cioè (1,2,3). Utilizzando Deepcheck possiamo eseguire un controllo collettivo per l’intera suite o, se disponiamo di un unico set di dati, possiamo utilizzare un’unica suite di integrità del set di dati per i controlli da eseguire per i dati utilizzati per il pacchetto Deepcheck.
In un primo momento, quando è stato eseguito un controllo completo della suite, alcune delle funzionalità non utilizzate nel set di dati sono state riportate sotto forma di un elemento visivo come mostrato di seguito.
Insieme a questo, tutte le altre informazioni sono state generate sotto forma di un rapporto con interpretazioni riguardanti il punteggio dell’area sotto la curva (AUC) , le caratteristiche della curva operativa del ricevitore (ROC) e molti altri.
Come accennato, è stato impiegato un unico set di dati ed è stato impiegato lo stesso unico controllo di integrità per risultati e interpretazioni migliori. È stato riportato il punteggio di potenza predittiva per alcune funzionalità del set di dati che rappresenta una potenza predittiva più elevata per determinate funzionalità a causa della perdita di dati. Tuttavia, in questo caso d’uso, il Predictive Power Score rientra nell’intervallo considerevole e non mostra segni di perdita di dati. Lo stesso può essere visualizzato nell’immagine sottostante.
Tutti gli altri parametri e problemi associati ai dati impiegati possono essere osservati seguendo il taccuino menzionato nei riferimenti per una migliore comprensione.
Riepilogo
I controlli per ogni parametro sensibile e i problemi che qualsiasi modello di apprendimento automatico e dati in tempo reale dovrebbe affrontare sono riconosciuti e affrontati da Deepcheck sotto forma di report facilmente interpretabile e aiutano a ottenere risultati affidabili dal modello di apprendimento automatico una volta testato e convalidato per dati in tempo reale o modifica dei parametri. Questo è ciò che rende Deepcheck un pacchetto intuitivo per ingegneri e sviluppatori di machine learning per utilizzare e produrre un modello di machine learning affidabile per i risultati giusti.
Una metrica di valutazione molto importante in Deepcheck è DriftScore che ci aiuta a comprendere il comportamento dei dati e il modello sviluppato nella fase di distribuzione e produzione. Attualmente, l’utilizzo di Deepcheck è limitato a determinati tipi di dati e determinati formati di dati e si prevede che in futuro Deepcheck supporterà ancora più tipi di dati e modelli di machine learning.
