Interprétez vos modèles avec LIME

Avez-vous remarqué que les modèles « complexes » comme Random Forest, Gradient Boosting ou Neural Network sont de plus en plus accessibles? C’est une bonne chose puisque ces algorithmes donnent généralement de très bons résultats. En revanche, un de leur inconvénient c’est leur effet Black Box : impossible d’expliquer dans le détail les règles de calcul de ces modèles.

Bien sûr on peut calculer l’importance des variables pour expliquer un peu le modèle mais sans aide il est difficile d’aller plus loin. Et cette aide, ce sont les modèles d’interprétabilité (interpretability) qui vont nous l’apporter.

J’ai testé LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations) qui est une librairie Python et je vous en parle dans cet article.

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Random Forest, tutoriel pas à pas avec R

Apprenez à utiliser un Random Forest avec R

lovely analytics Random Forest

L’algorithme Random Forest (forêt aléatoire) fait partie de la famille des modèles d’agrégation et donne de très bons résultats dans la plupart des problématiques de prédiction. Je vous propose dans ce tutoriel de voir comment appliquer un algorithme Random Forest avec R de la préparation des données jusqu’à la restitution des résultats.

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Random Forest, comment ça marche?

Random Forest

Dans cet article je vous explique simplement comment fonctionne un algorithme de Random Forest (forêt aléatoire) pour faire de la prédiction. Quand et comment l’utiliser, c’est par ici …

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