Этот код создает панель инструментов с раскрывающимся меню и гистограммой. Раскрывающееся меню позволяет пользователю выбрать показатель (точность, прецизионность, полнота или показатель F1), а на гистограмме отображаются значения выбранного показателя для каждого класса и модели. Макет панели мониторинга состоит из заголовка HTML, раскрывающегося меню и гистограммы.
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import plotly.express as px
import pandas as pd
# Load the data
df = pd.read_csv("data.csv")
# Create the Dash app
app = dash.Dash()
# Define the layout
app.layout = html.Div([
html.H1("Model Evaluation"),
dcc.Dropdown(
id="metric-dropdown",
options=[
{"label": "Accuracy", "value": "accuracy"},
{"label": "Precision", "value": "precision"},
{"label": "Recall", "value": "recall"},
{"label": "F1 Score", "value": "f1"}
],
value="accuracy",
style={"width": "300px"}
),
dcc.Graph(id="metric-graph")
])
# Define the callback function
@app.callback(
dash.dependencies.Output("metric-graph", "figure"),
[dash.dependencies.Input("metric-dropdown", "value")]
)
def update_graph(metric):
# Filter the data for the selected metric
df_metric = df[df["metric"] == metric]
# Create the figure
figure = px.bar(df_metric, x="class", y="value", color="model", text="value")
figure.update_layout(yaxis={"title": metric.capitalize()})
return figure
# Run the app
app.run_server()
Этот код создает панель инструментов с раскрывающимся меню и гистограммой. Раскрывающееся меню позволяет пользователю выбрать показатель (точность, прецизионность, полнота или показатель F1), а на гистограмме отображаются значения выбранного показателя для каждого класса и модели. Макет панели мониторинга состоит из заголовка HTML, раскрывающегося меню и гистограммы.
Функция обратного вызова используется для обновления гистограммы на основе значения, выбранного в раскрывающемся меню. Функция фильтрует данные для выбранной метрики и создает гистограмму с использованием библиотеки plotly.express. Метка оси Y обновляется, чтобы отразить выбранную метрику.
Существует множество вариантов визуализации результатов модели машинного обучения, и лучший выбор будет зависеть от конкретных потребностей и целей вашего проекта. Некоторые распространенные типы информационных панелей, которые могут быть полезны для этой цели, включают:
1.Панели производительности. Эти панели сосредоточены на общей производительности модели, включая такие показатели, как точность, воспроизводимость и полнота. Они также могут включать визуализации, такие как матрицы путаницы и кривые ROC, чтобы помочь понять поведение модели.
2.Информационные панели с пояснениями. Эти информационные панели предназначены для того, чтобы помочь пользователям понять, как модель делает прогнозы, и могут включать визуализации, такие как графики важности функций или отдельные прогнозы с пояснениями.
3. Панели мониторинга. Эти панели используются для отслеживания производительности модели с течением времени и оповещения пользователей о любых изменениях, которые могут указывать на проблему с моделью или ее входными данными.
4. Интерактивные информационные панели. Эти информационные панели позволяют пользователям взаимодействовать с моделью и ее результатами, например, путем ввода собственных данных и получения прогнозов или более подробного изучения поведения модели.
Существует множество инструментов для создания информационных панелей, включая платформы общего назначения, такие как Tableau, а также специализированные инструменты, такие как TensorBoard, для визуализации моделей машинного обучения.
Пример панели мониторинга эффективности:
Чтобы создать панель мониторинга производительности, вам необходимо сначала собрать данные о производительности модели, такие как точность, воспроизводимость и полнота в тестовом наборе. Затем вы можете использовать такой инструмент, как Tableau или Google Data Studio, для создания визуализации этих данных.
Например, вы можете создать гистограмму, показывающую точность модели для разных классов, или линейную диаграмму, показывающую, как производительность модели менялась с течением времени. Вы также можете создать матрицу путаницы, чтобы показать количество истинно положительных, истинно отрицательных, ложноположительных и ложноотрицательных прогнозов, сделанных моделью.
Вот пример того, как вы можете создать панель мониторинга производительности на Python с помощью библиотеки Matplotlib:
import matplotlib.pyplot as plt
# Collect data on model performance
accuracy = [0.8, 0.9, 0.85, 0.88]
precision = [0.75, 0.82, 0.78, 0.81]
recall = [0.9, 0.85, 0.87, 0.86]
# Create a bar chart showing accuracy by class
plt.bar(['Class 1', 'Class 2', 'Class 3', 'Class 4'], accuracy)
plt.xlabel('Class')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.title('Model Accuracy by Class')
plt.show()
# Create a line chart showing model performance over time
plt.plot([1, 2, 3, 4], accuracy, label='Accuracy')
plt.plot([1, 2, 3, 4], precision, label='Precision')
plt.plot([1, 2, 3, 4], recall, label='Recall')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Performance')
plt.title('Model Performance Over Time')
plt.legend()
plt.show()
# Create a confusion matrix
confusion_matrix = [[50, 10], [5, 35]]
plt.imshow(confusion_matrix, cmap='Blues')
plt.xlabel('Predicted Class')
plt.ylabel('True Class')
plt.title('Confusion Matrix')
plt.colorbar()
plt.show()
Пример панели пояснений:
Чтобы создать панель объяснений, вам нужно будет использовать инструмент, который предоставляет объяснения для прогнозов модели, например LIME (локальные интерпретируемые объяснения, не зависящие от модели) или SHAP (аддитивные объяснения Шэпли). Затем вы можете использовать эти пояснения для создания визуализаций, которые помогут пользователям понять, как модель делает свои прогнозы.
Например, вы можете создать гистограмму, показывающую относительную важность каждой функции для определенного прогноза, или точечную диаграмму, показывающую, как различные значения функции влияют на прогноз модели. Вы также можете создать дерево решений или визуализацию набора правил, чтобы показать процесс принятия решений, используемый моделью.
Вот пример того, как вы можете создать информационную панель с пояснениями на Python, используя библиотекуLIME:
import lime
import lime.lime_tabular
# Train a classification model
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# Explain a single prediction
explainer = lime.lime_tabular.LimeTabularExplainer(X_train, feature_names=feature_names, class_names=class_names)
exp = explainer.explain_instance(X_test[0], model.predict_proba, num_features=5)
# Create a bar chart showing the relative importance of each feature for the prediction
plt.bar(exp.as_list(), exp.local_exp[0])
plt.xlabel('Feature')
plt.ylabel('Importance')
plt.title('Feature Importance for Prediction')
plt.show()
# Create a scatter plot showing how different values of a feature affect the prediction
def predict_proba(x):
x = x.reshape(1, -1)
return model.predict_proba(x)
exp = explainer.explain_instance(X_test[0], predict_proba, num_features=1)
exp.show_in_notebook(show_table=True)
Пример панели мониторинга:
Чтобы создать панель мониторинга, вам потребуется настроить систему для отслеживания производительности модели с течением времени и оповещения пользователей о любых изменениях, которые могут указывать на проблему. Это может включать настройку автоматических тестов для регулярной проверки производительности модели и отправку уведомлений в случае превышения определенных пороговых значений.
Затем вы можете использовать такой инструмент, как Tableau или Google Data Studio, для создания визуализаций этих данных, например линейных диаграмм, показывающих производительность модели во времени, или точечных диаграмм, показывающих взаимосвязь между различными показателями производительности. Вы также можете создавать оповещения или уведомления, которые будут отправляться пользователям при выполнении определенных условий.
Вот пример того, как вы можете создать панель мониторинга на Python с помощью библиотеки Plotly:
import plotly.graph_objects as go
# Set up automated tests to check model performance on a regular basis
def test_model(model):
# Calculate performance metrics
accuracy = model.score(X_test, y_test)
precision, recall, f1, _ = precision_recall_f1_score(y_test, model.predict(X_test))
# Store results in a dataframe
results = pd.DataFrame({
'accuracy': accuracy,
'precision': precision,
'recall': recall,
'f1': f1
}, index=[0])
return results
# Run tests and store results in a list
results_list = []
for i in range(10):
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
results_list.append(test_model(model))
# Concatenate results into a single dataframe
results = pd.concat(results_list)
# Create a line chart showing model performance over time
fig = go.Figure()
fig.add_trace(go.Scatter(x=results.index, y=results['accuracy'], name='Accuracy'))
fig.add_trace(go.Scatter(x=results.index, y=results['precision'], name='Precision'))
fig.add_trace(go.Scatter(x=results.index, y=results['recall'], name='Recall'))
fig.add_trace(go.Scatter(x=results.index, y=results['f1'], name='F1 Score'))
fig.update_layout(title='Model Performance Over Time', xaxis_title='Time', yaxis_title='Performance')
fig.show()
# Set up alerts to be sent to users when performance falls below a certain threshold
def send_alert(metric, threshold, value):
if value < threshold:
print(f'ALERT: {metric} is below {threshold}: {value}')
for i, row in results.iterrows():
send_alert('Accuracy', 0.8, row['accuracy'])
send_alert('Precision', 0.7, row['precision'])
send_alert('Recall', 0.8, row['recall'])
send_alert('F1 Score', 0.75, row['f1'])
Пример интерактивной информационной панели:
Чтобы создать интерактивную информационную панель, вам потребуется инструмент, который позволяет пользователям вводить свои собственные данные и получать прогнозы из модели. Это может включать создание веб-приложения или использование такой платформы, как Streamlit или Shiny.
После того как вы настроили возможность взаимодействия пользователей с моделью, вы можете создавать визуализации и другие интерактивные элементы, чтобы помочь им более подробно изучить поведение модели. Например, вы можете создать ползунки или раскрывающиеся меню, которые позволяют пользователям изменять входные данные и видеть, как в ответ меняются прогнозы модели. Вы также можете создавать визуализации, такие как диаграммы рассеяния или деревья решений, чтобы помочь пользователям понять, как модель делает свои прогнозы.
Вот пример того, как вы можете создать интерактивную информационную панель на Python с помощью библиотеки Streamlit:
import streamlit as st
import numpy as np
# Train a classification model
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# Create a sidebar with input fields for user to input data
st.sidebar.header('Input Data')
input_features = st.sidebar.multiselect(
'Select features', options=feature_names, default=feature_names
)
inputs = {}
for feature in input_features:
inputs[feature] = st.sidebar.number_input(feature)
# Create a button for users to get a prediction from the model
if st.sidebar.button('Predict'):
# Scale input data
X_input = scaler.transform([[inputs[f] for f in input_features]])
# Get prediction from model
prediction = model.predict(X_input)[0]
# Show prediction in main panel
st.header(f'Prediction: {prediction}')
Этот код создает информационную панель с боковой панелью, которая позволяет пользователям выбирать функции из списка и вводить свои собственные значения. Когда пользователь нажимает кнопку «Предсказать», модель делает прогноз на основе входных данных и отображает результат на главной панели панели мониторинга.
Вы также можете добавить на панель управления дополнительные интерактивные элементы, такие как ползунки или раскрывающиеся меню, чтобы пользователи могли более подробно изучить поведение модели. Например, вы можете создать ползунок, который позволяет пользователям изменять значение одной функции и видеть, как в ответ меняется прогноз модели.
Вот еще один пример панели мониторинга, которую можно использовать для визуализации результатов модели машинного обучения, на этот раз с использованием библиотеки TensorFlow и TensorBoard:
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.callbacks import TensorBoard
# Define a model
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1],)),
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])
# Compile and train the model
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
tensorboard = TensorBoard(log_dir='logs')
model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=10, callbacks=[tensorboard])
# Start TensorBoard to visualize training progress and model performance
%tensorboard --logdir logs
Этот код обучает простую модель классификации и использует TensorBoard для визуализации хода обучения и производительности модели. Чтобы просмотреть панель мониторинга, вы можете запустить команду %tensorboard в блокноте Jupyter или запустить сервер TensorBoard из командной строки.
TensorBoard предоставляет ряд визуализаций, в том числе линейные диаграммы, показывающие потери и точность модели с течением времени, а также гистограммы весов и активаций модели. Вы также можете использовать TensorBoard для более подробного изучения поведения модели, например, путем анализа отдельных прогнозов или визуализации границ решений модели.
