Análisis del pipeline generado

Introducción

En la etapa de producción, es fundamental comprender y validar cada componente del modelo que se implementará. El análisis detallado del pipeline generado por AutoML es crucial para asegurar su rendimiento, interpretabilidad y confiabilidad en entornos reales. Este artículo te guiará a través del proceso de analizar el pipeline de un modelo AutoML, identificando posibles errores y proporcionándote una lista de verificación práctica.

Explicación principal con ejemplos

Supongamos que estamos trabajando con un conjunto de datos tabular para predecir la calidad de vino. Utilizaremos el AutoML de SkAutoML para generar un modelo:

from skautoml import AutoMLClassifier

# Cargar datos
data = pd.read_csv('vino.csv')
X, y = data.drop('quality', axis=1), data['quality']

# Definir y ajustar el pipeline
automl = AutoMLClassifier()
pipeline = automl.fit(X, y)

Paso 1: Revisión de la selección de modelos

El AutoML selecciona varios modelos para entrenar. Verificamos los modelos generados:

print(pipeline.get_pipeline())

Asegúrate de que no haya un sesgo en la elección de modelos o que no se estén omitiendo modelos relevantes.

Paso 2: Evaluación del ajuste de hiperparámetros

El AutoML ajusta los hiperparámetros para optimizar el rendimiento. Revisamos cómo se ajustaron los hiperparámetros:

for model, params in pipeline.get_hyperparams().items():
    print(f"Modelo: {model}, Hiperparámetros: {params}")

Verifica que no haya sobreajuste y que los hiperparámetros estén optimizados de manera razonable.

Paso 3: Análisis del feature engineering

El AutoML realiza transformaciones en las características. Verificamos las transformaciones aplicadas:

for col, transformer in pipeline.get_transformers():
    print(f"Columna: {col}, Transformador: {transformer}")

Asegúrate de que no haya transformaciones innecesarias o erróneas.

Errores típicos / trampas

1. Sesgos en la selección de modelos: El AutoML podría elegir modelos sesgados por falta de conocimiento experto.
2. Transformaciones inadecuadas: Las transformaciones generadas podrían no ser apropiadas para el problema específico.
3. Sobreajuste: Los hiperparámetros optimizados pueden causar sobreajuste en datos reales.

Checklist accionable

1. Verifica la selección de modelos:

• Asegúrate de que todos los modelos relevantes estén incluidos.
• Verifica si hay sesgos en la elección.

1. Revisa el ajuste de hiperparámetros:

• Comprueba si los hiperparámetros están bien optimizados.
• Verifica si hay evidencia de sobreajuste.

1. Evalúa las transformaciones aplicadas:

• Asegúrate de que no haya transformaciones inadecuadas.
• Verifica la relevancia y necesidad de cada transformación.

1. Analiza el rendimiento en un conjunto de validación externo:

• Compara el rendimiento del modelo generado con el de modelos manuales.
• Verifica si hay evidencia de overfitting o underfitting.

1. Revisa la interpretabilidad del modelo:

• Evalúa si el modelo es interpretable y sigue las reglas éticas.
• Asegúrate de que no haya sesgos explícitos o implícitos en el modelo.

Cierre

Al analizar el pipeline generado por AutoML, se puede identificar rápidamente posibles errores y asegurar un modelo confiable. Recuerda siempre verificar la selección de modelos, ajuste de hiperparámetros, transformaciones aplicadas y rendimiento general del modelo en conjuntos de validación externos.

Siguientes pasos

• Evaluación adicional: Realiza más pruebas exhaustivas para asegurar el rendimiento y confiabilidad del modelo.
• Implementación: Despliega el modelo en producción y realiza monitoreo continuo.
• Refinamiento: Ajusta los parámetros o modelos según sea necesario basado en el rendimiento real.