Scikit- লার্ন মডেল কার্ড টুলকিট ডেমো

পটভূমি

এই নোটবুকটি দেখায় কিভাবে মডেল কার্ড টুলকিট ব্যবহার করে জুপিটার/কোলাব পরিবেশে একটি স্কিট-লার্ন মডেল ব্যবহার করে একটি মডেল কার্ড তৈরি করা যায়। আপনি মডেল কার্ড সম্পর্কে আরও জানতে পারেন https://modelcards.withgoogle.com/about ।

সেটআপ

আমাদের প্রথমে প্রয়োজনীয় প্যাকেজগুলি ইনস্টল এবং আমদানি করতে হবে।

পিপ 20.2 এ আপগ্রেড করুন এবং প্যাকেজ ইনস্টল করুন

pip install -q --upgrade pip==20.2
pip install -q -U seaborn scikit-learn model-card-toolkit

আপনি কি রানটাইম রিস্টার্ট করেছেন?

আপনি যদি Google Colab ব্যবহার করেন, প্রথমবার উপরের সেলটি চালানোর সময়, আপনাকে অবশ্যই রানটাইমটি পুনরায় চালু করতে হবে (রানটাইম > রানটাইম পুনরায় চালু করুন ...)।

প্যাকেজ আমদানি করুন

আমরা স্কিট-লার্ন সহ প্রয়োজনীয় প্যাকেজ আমদানি করি।

from datetime import date
from io import BytesIO
from IPython import display
from model_card_toolkit import ModelCardToolkit
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import plot_roc_curve, plot_confusion_matrix

import base64
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns
import uuid

লোড তথ্য

এই উদাহরণটিতে স্তন ক্যান্সার উইসকনসিন ডায়াগনস্টিক ডেটা সেটটি যে scikit-শিখতে ব্যবহার লোড করতে ব্যবহার load_breast_cancer () ফাংশন।

cancer = load_breast_cancer()

X = pd.DataFrame(cancer.data, columns=cancer.feature_names)
y = pd.Series(cancer.target)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)

X_train.head()

y_train.head()

28     0
157    1
381    1
436    1
71     1
dtype: int64

প্লট ডেটা

আমরা মডেল কার্ডে যে ডেটা অন্তর্ভুক্ত করব তা থেকে আমরা বেশ কয়েকটি প্লট তৈরি করব।

# Utility function that will export a plot to a base-64 encoded string that the model card will accept.

def plot_to_str():
    img = BytesIO()
    plt.savefig(img, format='png')
    return base64.encodebytes(img.getvalue()).decode('utf-8')

# Plot the mean radius feature for both the train and test sets

sns.displot(x=X_train['mean radius'], hue=y_train)
mean_radius_train = plot_to_str()

sns.displot(x=X_test['mean radius'], hue=y_test)
mean_radius_test = plot_to_str()

# Plot the mean texture feature for both the train and test sets

sns.displot(x=X_train['mean texture'], hue=y_train)
mean_texture_train = plot_to_str()

sns.displot(x=X_test['mean texture'], hue=y_test)
mean_texture_test = plot_to_str()

ট্রেন মডেল

# Create a classifier and fit the training data

clf = GradientBoostingClassifier().fit(X_train, y_train)

মডেল মূল্যায়ন

# Plot a ROC curve

plot_roc_curve(clf, X_test, y_test)
roc_curve = plot_to_str()

# Plot a confusion matrix

plot_confusion_matrix(clf, X_test, y_test)
confusion_matrix = plot_to_str()

একটি মডেল কার্ড তৈরি করুন

টুলকিট এবং মডেল কার্ড শুরু করুন

mct = ModelCardToolkit()

model_card = mct.scaffold_assets()

মডেল কার্ডে তথ্য টীকা করুন

model_card.model_details.name = 'Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) Dataset'
model_card.model_details.overview = (
    'This model predicts whether breast cancer is benign or malignant based on '
    'image measurements.')
model_card.model_details.owners = [
    {'name': 'Model Cards Team', 'contact': '[e-mail]'}
]
model_card.model_details.references = [
    'https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Breast+Cancer+Wisconsin+(Diagnostic)',
    'https://minds.wisconsin.edu/bitstream/handle/1793/59692/TR1131.pdf'
]
model_card.model_details.version.name = str(uuid.uuid4())
model_card.model_details.version.date = str(date.today())

model_card.considerations.ethical_considerations = [{
    'name': ('Manual selection of image sections to digitize could create '
            'selection bias'),
    'mitigation_strategy': 'Automate the selection process'
}]
model_card.considerations.limitations = ['Breast cancer diagnosis']
model_card.considerations.use_cases = ['Breast cancer diagnosis']
model_card.considerations.users = ['Medical professionals', 'ML researchers']


model_card.model_parameters.data.train.graphics.description = (
  f'{len(X_train)} rows with {len(X_train.columns)} features')
model_card.model_parameters.data.train.graphics.collection = [
    {'image': mean_radius_train},
    {'image': mean_texture_train}
]
model_card.model_parameters.data.eval.graphics.description = (
  f'{len(X_test)} rows with {len(X_test.columns)} features')
model_card.model_parameters.data.eval.graphics.collection = [
    {'image': mean_radius_test},
    {'image': mean_texture_test}
]
model_card.quantitative_analysis.graphics.description = (
  'ROC curve and confusion matrix')
model_card.quantitative_analysis.graphics.collection = [
    {'image': roc_curve},
    {'image': confusion_matrix}
]

mct.update_model_card_json(model_card)

মডেল কার্ড তৈরি করুন

# Return the model card document as an HTML page

html = mct.export_format()

display.display(display.HTML(html))