PyXAI est une bibliothèque Python (version 3.6 ou ultérieure) permettant d’apporter des explications de formes diverses à partir de classifieurs issus de techniques d’apprentissage automatique (Arbre de Décision, Forêt Aléatoire, Arbre Boosté).

Plus précisément, plusieurs types d’explications pour la tâche de classification d’une instance X donnée peuvent être calculés :

  • Les explications abductives pour X sont destinées à expliquer pourquoi X a été classé de la manière dont il a été classé par le modèle ML (répondant ainsi à la question “Pourquoi ?”).
  • Les explications contrastives pour X sont destinées à expliquer pourquoi X n’a pas été classifié par le modèle ML comme l’utilisateur s’y attendait (répondant ainsi à la question “Pourquoi pas ?”).

En plus de trouver des explications, PyXAI contient également des méthodes qui effectuent des opérations (production, sauvegarde, chargement) sur les modèles et les instances.


Auteurs :
Gilles Audemard
Steve Bellart
Louenas Bounia
Jean-Marie Lagniez
Pierre Marquis
Nicolas Szczepanski

MIT    Toute catégorie    Logiciels pérennes    Logiciels récents   

    • Aller sur la page web du logiciel

    Code source

    Articles de conférences internationales

    2022 Gilles Audemard, Steve Bellart, Louenas Bounia, Frederic Koriche, Jean-Marie Lagniez, Pierre Marquis, On Preferred Abductive Explanations for Decision Trees and Random Forests in Thirty-First International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-22}, International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, pp. 643-650, 2022.
    2020 Gilles Audemard, Frédéric Koriche, Pierre Marquis, On Tractable XAI Queries based on Compiled Representations in 17th International Conference on Principles of Knowledge Representation and Reasoning (KR'20), 2020.