Interpretación de Modelos de Machine Learning

Descifrar las decisiones tomadas por la máquina

La interpretación de las decisiones tomadas por nuestros algoritmos de Machine Learning pasa a un plano muy importante: para comprender el modelo y mejorarlo, evitar «biases» (ó descubrirlos), para justificar nuestra confianza en el modelo y hasta legalmente pues es requerido por leyes como la GDPR -para decisiones delicadas como puede ser dar ó no un crédito a una persona-.

Si nuestro algoritmo tuviera que detectar enfermedades y suponiendo que logramos una tasa de aciertos del 90% ¿no te parecería lógico comprender cómo lo ha hecho? ¿es puro azar? ¿está teniendo en cuenta combinaciones de características que nosotros no contemplamos?

Si de pequeño eras curioso y querías sabes cómo funcionaban las cosas: relojes, autos, ó hasta el mismísimo ordenador… serás un poco como yo… y… no siempre nos convence el concepto de «caja negra».

Abriendo la Caja negra

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Comprende Principal Component Analysis

En este artículo veremos una herramienta muy importante para nuestro kit de Machine Learning y Data Science: PCA para Reducción de dimensiones. Como bonus-track veremos un ejemplo rápido-sencillo en Python usando Scikit-learn.

Introducción a PCA

Imaginemos que queremos predecir los precios de alquiler de vivienda del mercado. Al recopilar información de diversas fuentes tendremos en cuenta variables como tipo de vivienda, tamaño de vivienda, antigüedad, servicios, habitaciones, con/sin jardín, con/sin piscina, con/sin muebles  pero también podemos tener en cuenta la distancia al centro, si hay colegio en las cercanías, o supermercados, si es un entorno ruidoso, si tiene autopistas en las cercanías, la «seguridad del barrio», si se aceptan mascotas, tiene wifi, tiene garaje, trastero… y seguir y seguir sumando variables.

Es posible que cuanta más (y mejor) información, obtengamos una predicción más acertada. Pero también empezaremos a notar que la ejecución de nuestro algoritmo seleccionado (regresión lineal, redes neuronales, etc.) empezará a tomar más y más tiempo y recursos. Es posible que algunas de las variables sean menos importantes y no aporten demasiado valor a la predicción. También podríamos acercarnos peligrosamente a causar overfitting al modelo.

¿No sería mejor tomar menos variables, pero más valiosas?

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Regresión Lineal en español con Python

¿Qué es la regresión lineal?

La regresión lineal es un algoritmo de aprendizaje supervisado que se utiliza en Machine Learning y en estadística. En su versión más sencilla, lo que haremos es «dibujar una recta» que nos indicará la tendencia de un conjunto de datos continuos (si fueran discretos, utilizaríamos Regresión Logística).

En estadísticas, regresión lineal es una aproximación para modelar la relación entre una variable escalar dependiente «y» y una o mas variables explicativas nombradas con «X».

Recordemos rápidamente la fórmula de la recta:

Y = mX + b

Donde Y es el resultado, X es la variable, m la pendiente (o coeficiente) de la recta y b la constante o también conocida como el «punto de corte con el eje Y» en la gráfica (cuando X=0)

Aqui vemos un ejemplo donde vemos datos recabados sobre los precios de las pizzas en Dinamarca (los puntos en rojo) y la linea negra es la tendencia. Esa es la línea de regresión que buscamos que el algoritmo aprenda y calcule sólo.

¿Cómo funciona el algoritmo de regresión lineal en Machine Learning?

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