Je vais réaliser l'explicabilité des modèles ML, l'analyse SHAP et l'audit de biais

Votre modèle de machine learning prend-il des décisions que personne ne peut expliquer ? Dans le domaine de la finance, de la santé et des ressources humaines, les régulateurs exigent désormais que vous justifiiez chaque prédiction de votre modèle. Je vais analyser votre modèle en utilisant SHAP, LIME et des outils d’audit de l’équité, et fournir un rapport clair montrant précisément pourquoi votre modèle prend chaque décision.

CE QUE JE FOURNIS :

EXPLICABILITÉ DU MODÈLE :

Valeurs SHAP, importance globale et locale des caractéristiques

Explications LIME pour chaque prédiction

Graphiques de contribution des caractéristiques en cascade et résumés

Visualisation de la frontière de décision

Compatible avec tous les modèles XGBoost, Random Forest,

 Neural Networks, Logistic Regression, LightGBM

AUDIT DE BIAIS ET D’ÉQUITÉ :

Détection de biais démographiques entre groupes protégés

Analyse avec Fairlearn et IBM AI Fairness 360

Mesures d’impact différencié et d’opportunité égale

Recommandations pour réduire les biais sans nuire à la précision

FONCTIONNE COMME :

Code Python complet (Jupyter Notebook)

Rapport PDF avec graphiques et explications en langage simple

Résumé exécutif adapté aux parties prenantes non techniques

PARFAIT POUR :

Les fintech qui expliquent les décisions de scoring de crédit

Les ressources humaines qui auditent les modèles de recrutement ou de performance

Le secteur de la santé pour justifier les prédictions d’IA diagnostique

Toute entreprise utilisant le machine learning.