csinva/imodels
📦 Open Source Projectcsinva
Библиотека Python для создания прозрачных и точных моделей машинного обучения, совместимая со scikit-learn.
Библиотека imodels служит единым интерфейсом для передовых методов интерпретируемого машинного обучения. Основное внимание уделяется моделям с внутренней прозрачностью, таким как байесовские списки правил (Bayesian Rule Lists), оптимальные деревья классификации, RuleFit и Skope-rules. Благодаря соблюдению API scikit-learn, пользователи могут легко интегрировать эти модели в существующие ML-пайплайны, используя привычный синтаксис fit/predict.
Основные возможности:
- Стандартизированный API: полная совместимость со scikit-learn для кросс-валидации и настройки гиперпараметров.
- Разнообразие моделей: доступ к продвинутым алгоритмам на основе правил и деревьев, которые зачастую более интерпретируемы, чем стандартные случайные леса или градиентный бустинг.
- Приоритет прозрачности: акцент на моделях с понятной логикой принятия решений, что облегчает отладку, соблюдение нормативных требований и повышает доверие к ИИ.
- Расширяемость: модульная архитектура позволяет исследователям легко добавлять новые алгоритмы.
💡Основное
- ├─Совместимость с API scikit-learn
- ├─Набор алгоритмов на основе правил
- └─Фокус на прозрачности моделей
🎯Для
- ├─Специалисты по данным
- └─Инженеры по машинному обучению