无需写代码 谷歌推出机器学习模型分析神器 代号What-If
消息来源:baojiabao.com 作者: 发布时间:2024-05-17
铜灵 编译整理
量子位 出品 | 公众号 QbitAI
今天,谷歌推出了已开源的TensorFlow可视化工具TensorBoard中一项新功能:What-If Tool,用户可在不编写程序代码的情况下分析机器学习(ML)模型。
不用写代码?
没错,只需为TensorFlow模型和数据集提供指针,What-If Tool就能给出一个可用来探索模型结果的可交互的视觉界面。
250张人脸和在模型中检测微笑后的结果
What-If Tool里功能很多,包括自动用Facets将数据集可视化,也有从数据集中手动编辑示例并查看更改效果的功能,还能自动生成部分关系图,显示模型预测随着单个特征的改变而改变的趋势。
不过,这还不是What-If Tool的全部实力。
7大功能
What-If Tool主要有七大功能,不知道有没有你需要的那一款:
功能一:可视化推断结果
根据推断结果的不同,你的示例会被分成不同的颜色,之后可用混淆矩阵和其他自定义形式进行处理,从不同特征的角度显示推断结果。
功能二:编辑一个数据点,看模型表现如何
你可以编辑、添加或删除任何选定数据点的特性或特性值,然后运行推断来测试模型性能,也可上传全新示例。
功能三:发掘单个特征的效果
可以用来探索为选中数据点中的单个特征自动生成的图,显示特征有效值不同时推断结果的变化。
功能四:探索反事实示例
轻轻一点,你就能比较数据点与模型预测出不同结果的最相似点。我们将这些点称为“反事实”(Counterfactuals),可以反映出模型的决策边界。
功能五:按相似度排列示例
用L1或L2距离从选定的数据点创建距离特性,并将其可视化进行进一步分析。
功能六:查看混淆矩阵和ROC曲线
对于包含描述真实标签特性的二分类模型和示例,使用阈值、ROC曲线、数值混淆矩阵和成本比互动式地探索模型性能。
功能七:测试算法公平性限制
对于二分类模型来说,这个工具可以将你的数据集分成子数据集,继而探索不同算法公平性约束(fairness constraints)的影响。
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