Projet open source SD Times de la semaine : FastTreeSHAP

FastTreeSHAP est un package Python qui permet une interprétation efficace des modèles d’apprentissage automatique basés sur des arbres en calculant les valeurs d’importance des caractéristiques au niveau de l’échantillon.2

Le projet a récemment été ouvert par LinkedIn et a été utilisé dans l’entreprise pour améliorer l’expérience des membres dans des produits tels que People You May Know (PYMK), le classement des fils d’actualité, la recherche et les recommandations d’emploi, ainsi que les produits destinés aux clients dans les ventes et commercialisation.

Le package open source FastTreeSHAP implémente les algorithmes FastTreeSHAP v1 et FastTreeSHAP v2 qui rendent les packages 1,5x et 2,5x fois plus rapides que TreeSHAP, respectivement.

Le calcul multicœur parallèle est entièrement activé dans le package FastTreeSHAP et contient la même API que l’implémentation TreeSHAP dans le package SHAP, à l’exception de trois arguments supplémentaires faciles à régler en pratique.

« SHAP calcule l’impact moyen de l’ajout d’une fonctionnalité au modèle en tenant compte de tous les sous-ensembles possibles des autres fonctionnalités. Contrairement à d’autres approches, SHAP a été justifié comme la seule approche cohérente d’attribution de caractéristiques avec plusieurs propriétés uniques (précision locale, absence et cohérence), qui sont en accord avec l’intuition humaine », ont écrit Jilei Yang, Humberto Gonzalez, Parvez Ahammad de LinkedIn dans un article de blog. « Grâce à ses solides garanties théoriques, SHAP est devenu une approche d’interprétation de modèles de premier plan dans l’industrie. »

Après avoir examiné de nombreux cas d’utilisation de TreeSHAP, LinkedIn a constaté que malgré l’amélioration de sa complexité algorithmique, le calcul des valeurs SHAP pour un échantillon de grande taille ou une grande taille de modèle restait un problème de calcul dans la pratique. Cela a entraîné les principales améliorations des versions FastTreeSHAP.

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