KNN-Décodeur

Le Décodeur KNN interprète les décisions du modèle en montrant comment un vecteur de requête est positionné par rapport à des points d’exemple étiquetés. Il accepte un vecteur d’espace de caractéristiques, un jeu de données étiqueté, une valeur k et une métrique de distance, et retourne les k voisins les plus proches avec leurs étiquettes, distances et poids optionnels. Cela permet aux développeurs, data scientists et ingénieurs ML d’inspecter les facteurs de localisation qui guident les résultats de classification ou de régression. L’outil prend en charge des votes plats ou pondérés par distance et peut fonctionner sur des embeddings numériques ou des tableaux de caractéristiques élaborés.

Conceptuellement, l’outil construit un ensemble de voisins en calculant les distances entre la requête et chaque point du jeu de données, puis trie par distance. Il agrège les étiquettes des voisins pour révéler des classes dominantes, des décisions mixtes ou des égalités. Pour l’explicabilité, il peut présenter des statistiques de base telles que la distance moyenne par étiquette, le score de consensus et une mesure de confiance. Il vise à aider à valider le comportement du modèle, à comparer les métriques de distance (Euclidienne, Manhattan, cosinus) et à déboguer les instances mal étiquetées sans modifier le code du modèle.

La valeur centrale réside dans la transparence, la reproductibilité et un débogage plus rapide. Les fonctionnalités clés incluent la validation des entrées, la normalisation optionnelle, le support pour plusieurs jeux de données, le décodage par lots et l’export des résultats en JSON ou CSV. Des cas typiques incluent l’évaluation d’ingénierie des caractéristiques, l’audit de modèle dans les pipelines de classification et le prototypage rapide des tâches de récupération basées sur la distance. La différence réside dans un flux de décodage compact qui met l’accent sur l’explicabilité et l’auditabilité pour les praticiens ML travaillant avec des espaces d’intégration et des décisions basées sur kNN.