Awesome GitHub RepositoriesClassifier Interpretability

This project is an agnostic model interpretability framework and explainability tool designed to provide local interpretable explanations for individual predictions. It functions as a local surrogate model that approximates the behavior of any machine learning classifier or regression model to identify the most influential features for a specific instance. The framework is designed to be model-agnostic, meaning it can explain predictions across tabular, text, and image data regardless of the underlying architecture. It employs local linear approximations and feature importance visualization t

Este proyecto es un recurso educativo integral y manual técnico centrado en el machine learning interpretable y la IA explicable. Sirve como libro de texto y referencia para implementar técnicas que hacen que los modelos de machine learning complejos sean transparentes y comprensibles para los humanos. El recurso proporciona orientación tanto sobre la construcción de modelos inherentemente transparentes, como árboles de decisión y modelos lineales dispersos, como sobre la aplicación de métodos de explicación post-hoc a sistemas de caja negra. Detalla metodologías específicas para cuantificar la importancia de las características, generar fundamentos para predicciones individuales y utilizar modelos sustitutos para aproximar procesos complejos de toma de decisiones. El contenido cubre una amplia gama de capacidades analíticas, incluyendo el análisis de influencia de características globales y locales, la interpretabilidad de visión artificial y el uso de contribuciones de teoría de juegos como los valores de Shapley. También aborda la evaluación de modelos mediante evaluaciones de interpretabilidad, flujos de trabajo de depuración para identificar atajos de modelos y el diseño de estructuras de algoritmos transparentes. El proyecto se implementa como una colección de Jupyter Notebooks.