Lime

Esta entrada la hago por petición popular y para rematar de alguna manera lo que incoé hace unos días. Seré breve hasta lo telegráfico:

1. Tomo las observaciones con scorings más altos (en un árbol construido con ranger y cariño).
2. Veo cuáles son los árboles que les asignan scorings más altos.
3. Anoto las variables implicadas en las ramas por donde bajan las observaciones (1) en los árboles (2).
4. Creo una matriz positiva: filas = casos, columnas = variables, valores = conteos.
5. Y la descompongo (vía NMF). 6. Etc.

Es hasta paquetizable.

El principal asunto preambular en todo lo que tiene que ver con la explicación de modelos es ético (ético en la versión ñoña de la palabra, hay que dejar claro). Pero tiene sentido utilizar técnicas de explicación de modelos para aportarles valor añadido. En particular, un modelo puede proporcionar un determinado scoring, pero se le puede pedir más: se le puede pedir una descripción de los motivos que justifican ese scoring, particularísimanete, en los casos más interesantes: los valores más altos / bajos.

Ayer salió publicada una entrada de blog mía en LUCA, i.e., allí. Pero vamos, como si la hubiese escrito aquí.