論文の概要: PiML Toolbox for Interpretable Machine Learning Model Development and Diagnostics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04214v3
• Date: Tue, 19 Dec 2023 21:02:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-21 22:10:04.775203
• Title: PiML Toolbox for Interpretable Machine Learning Model Development and Diagnostics
• Title（参考訳）: 解釈可能な機械学習モデルの開発と診断のためのPiMLツールボックス
• Authors: Agus Sudjianto, Aijun Zhang, Zebin Yang, Yu Su, Ningzhou Zeng
• Abstract要約: PiMLは、機械学習モデルの開発とモデル診断を解釈可能なPythonツールボックスである。 ローコードモードとハイコードモードの両方で、データパイプライン、モデルのトレーニングとチューニング、モデルの解釈と説明を含む機械学習で設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.635578367440162
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: PiML (read $\pi$-ML, /`pai`em`el/) is an integrated and open-access Python toolbox for interpretable machine learning model development and model diagnostics. It is designed with machine learning workflows in both low-code and high-code modes, including data pipeline, model training and tuning, model interpretation and explanation, and model diagnostics and comparison. The toolbox supports a growing list of interpretable models (e.g. GAM, GAMI-Net, XGB1/XGB2) with inherent local and/or global interpretability. It also supports model-agnostic explainability tools (e.g. PFI, PDP, LIME, SHAP) and a powerful suite of model-agnostic diagnostics (e.g. weakness, reliability, robustness, resilience, fairness). Integration of PiML models and tests to existing MLOps platforms for quality assurance are enabled by flexible high-code APIs. Furthermore, PiML toolbox comes with a comprehensive user guide and hands-on examples, including the applications for model development and validation in banking. The project is available at https://github.com/SelfExplainML/PiML-Toolbox.
• Abstract（参考訳）: PiML (read $\pi$-ML, /`pai`em`el/)は、機械学習モデルの開発とモデル診断を解釈可能なPythonツールボックスである。 データパイプライン、モデルのトレーニングとチューニング、モデルの解釈と説明、モデルの診断と比較を含む、ローコードおよびハイコードモードのマシンラーニングワークフローで設計されている。 このツールボックスは、固有のローカルおよび/またはグローバル解釈可能性を持つ解釈可能なモデル(例えば、gam、gami-net、xgb1/xgb2)の一覧をサポートする。 また、モデルに依存しない説明可能性ツール(PFI、PDP、LIME、SHAPなど)や、モデルに依存しない強力な診断ツール(弱点、信頼性、堅牢性、レジリエンス、公正性など)もサポートしている。 PiMLモデルの統合と、品質保証のための既存のMLOpsプラットフォームへのテストは、フレキシブルなハイコードAPIによって実現されている。 さらに、PiMLツールボックスには、モデル開発や銀行の検証など、包括的なユーザガイドとハンズオンの例が付属している。 このプロジェクトはhttps://github.com/SelfExplainML/PiML-Toolboxで入手できる。

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