Google Cloud Platform: uso del editor de puntos de datos

En este artículo, examinaremos la pestaña del editor de puntos de datos de la herramienta What-if, usando el mismo modelo que usamos en el artículo de introducción What-if. El Editor de Puntos de Datos predice si una casa vale más de $160,000. 

Cuando inicializa la herramienta What-If, se lo lleva directamente a la pestaña del editor de puntos de datos. Esto traza todos nuestros datos de prueba junto con la predicción del modelo para cada punto de datos. Para los puntos de datos hacia la parte superior, nuestro modelo tiene una confianza bastante alta de que la casa vale $160,000. Para los puntos de datos hacia abajo, tiene un nivel de confianza alto de que la casa vale menos de $160,000. Nuestro modelo tiene menos confianza en los puntos de datos hacia el medio. 

Veamos qué sucede cuando hacemos clic en un punto de datos individual. Aquí podemos ver todos los valores de característica para este punto de datos. 

También podemos cambiar cualquiera de los valores para ver cómo esto afecta la predicción de nuestro modelo. La siguiente capacidad que veremos son las gráficas de dependencia parcial. Con un punto de datos seleccionado, podemos ver cómo las diferentes características contribuyen a la predicción del modelo para este punto de datos o para todos los puntos de datos en nuestro conjunto de datos. Estos se calculan prediciendo el modelo utilizando el punto de datos seleccionado mientras se cambia el valor de una sola característica a la vez y se trazan los resultados. El punto en este gráfico es el punto de datos que hemos seleccionado. Y la línea indica el efecto que tiene esta característica en nuestro modelo.

Por ejemplo, aquí, cuanto más tarde se construyó la casa, más probable es que tenga un precio más alto. Es probable que nuestro modelo tenga un precio más bajo para las casas con garajes sin terminar. Y es probable que las casas con chimenea tengan un precio más alto. 

Incluso hay más cosas que puede hacer con el editor de puntos de datos. Si retrocedemos y seleccionamos un punto de datos y hacemos clic en Mostrar el contrafactual más cercano, podemos ver el punto de datos que tenía las características más similares al inicial que hemos seleccionado pero con la predicción opuesta. En el panel del editor de la izquierda, la herramienta What-If resalta la diferencia entre estos dos puntos de datos en verde y en negrita. Entonces podemos ver qué podría haber causado la predicción opuesta.

También podemos hacer todo tipo de visualizaciones personalizadas de nuestros puntos de datos haciendo uso de cualquiera de las características de los puntos de datos o los resultados del modelo. Aquí hemos creado un histograma que muestra la distribución de casas por pies cuadrados, con los puntos coloreados por las predicciones del modelo.