Deepchecks项目：模型与预测数据的处理指南

概述

在机器学习模型的开发与验证过程中，Deepchecks提供了强大的工具来评估模型性能和数据质量。本文将详细介绍如何在Deepchecks中处理模型和预测数据，包括支持的模型类型、预测数据格式要求，以及如何适配自定义模型。

预测数据的传递方式

Deepchecks提供了两种主要方式来传递预测数据：

1. 直接传递模型对象：Deepchecks会自动调用模型的预测方法
2. 传递预计算的预测结果：适用于模型不在本地或预测过程耗时的情况

支持的任务类型与数据格式

Deepchecks目前支持以下机器学习任务类型，每种类型对预测数据有特定的格式要求：

回归任务

• 预测值：形状为(n_samples,)的数组，包含每个样本的预测值

分类任务（二分类和多分类）

• 预测值：形状为(n_samples,)的数组，包含每个样本的预测类别
• 类别概率（可选但推荐）：形状为(n_samples, n_classes)的数组，包含每个类别的预测概率，按类别名称的字母数字顺序排列

重要提示：

• 对于分类任务，必须提供所有可能的类别列表
• 在二分类任务中，字母数字值较大的类别被视为正类

模型传递方式详解

支持的标准模型

Deepchecks兼容遵循scikit-learn API规范的模型，包括但不限于：

• scikit-learn内置的分类器和回归器
• XGBoost、LightGBM、CatBoost等流行框架

这些模型需要实现以下方法：

• predict()：接收(n_samples, n_features)的特征数据，返回预测值
• predict_proba()（分类任务需要）：返回类别概率

自定义模型适配

对于不符合scikit-learn API的模型，可以通过创建包装类来适配：

class CustomModelWrapper:
    def __init__(self, base_model):
        self.model = base_model
        
    def predict(self, data):
        # 实现预测逻辑
        return self.model.make_prediction(data)
        
    def predict_proba(self, data):
        # 实现概率预测逻辑
        return self.model.predict_probs(data)
        
    @property
    def feature_importances_(self):
        # 可选：实现特征重要性
        return pd.Series(...)

特征重要性处理

Deepchecks会尝试以下方式获取特征重要性：

1. 直接从模型的feature_importances_或coef_属性获取
2. 使用排列重要性计算（当模型不提供重要性时）

使用预计算预测结果

当直接传递模型不可行时，可以传递预计算的预测结果：

参数说明

• 单数据集检查：使用y_pred和y_proba参数
• 双数据集比较：使用y_pred_train/y_proba_train和y_pred_test/y_proba_test

代码示例

from deepchecks.tabular.suites import model_evaluation

# 假设已有预计算的预测结果
train_preds = model.predict(X_train)
test_preds = model.predict(X_test)
train_proba = model.predict_proba(X_train)
test_proba = model.predict_proba(X_test)

# 运行模型评估套件
suite = model_evaluation()
result = suite.run(
    train_dataset=ds_train, 
    test_dataset=ds_test,
    y_pred_train=train_preds,
    y_proba_train=train_proba,
    y_pred_test=test_preds,
    y_proba_test=test_proba
)

最佳实践建议

1. 分类任务：尽可能提供类别概率，以启用所有相关检查
2. 索引处理：当训练集和测试集有重叠索引时，Deepchecks会自动添加前缀
3. 性能考虑：对于大型数据集，预计算预测可以节省时间
4. 特征重要性：考虑使用排列重要性作为替代方案，通常比内置特征重要性更可靠

通过合理利用Deepchecks的这些功能，开发者可以更全面地评估模型性能，确保模型在生产环境中的可靠性。