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Restricciones de forma para la ética con Tensorflow Lattice

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Descripción general

Este tutorial muestra cómo la biblioteca TensorFlow de celosía (TFL) se puede utilizar para modelos de trenes que se comportan de manera responsable, y no violan ciertas suposiciones que son ético o justo. En particular, nos centraremos en el uso de las restricciones de monotonicidad para evitar la penalización injusta de ciertos atributos. Este tutorial incluye demostraciones de los experimentos del papel Deontológico Ética Por monotonicidad limitaciones que configuran por Serena Wang y Maya Gupta, publicados en AISTATS 2020 .

Usaremos estimadores enlatados de TFL en conjuntos de datos públicos, pero tenga en cuenta que todo en este tutorial también se puede hacer con modelos construidos a partir de capas de TFL Keras.

Antes de continuar, asegúrese de que su tiempo de ejecución tenga todos los paquetes requeridos instalados (como se importaron en las celdas de código a continuación).

Configuración

Instalación del paquete TF Lattice:

pip install tensorflow-lattice seaborn

Importación de paquetes requeridos:

import tensorflow as tf

import logging
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import os
import pandas as pd
import seaborn as sns
from sklearn.model_selection import train_test_split
import sys
import tensorflow_lattice as tfl
logging.disable(sys.maxsize)

Valores predeterminados utilizados en este tutorial:

# List of learning rate hyperparameters to try.
# For a longer list of reasonable hyperparameters, try [0.001, 0.01, 0.1].
LEARNING_RATES = [0.01]
# Default number of training epochs and batch sizes.
NUM_EPOCHS = 1000
BATCH_SIZE = 1000
# Directory containing dataset files.
DATA_DIR = 'https://raw.githubusercontent.com/serenalwang/shape_constraints_for_ethics/master'

Estudio de caso n. ° 1: Admisiones a la facultad de derecho

En la primera parte de este tutorial, consideraremos un estudio de caso utilizando el conjunto de datos de Admisiones a la Facultad de Derecho del Consejo de Admisiones a la Facultad de Derecho (LSAC). Entrenaremos a un clasificador para predecir si un estudiante aprobará o no la barra usando dos características: la puntuación LSAT del estudiante y el GPA de pregrado.

Suponga que la puntuación del clasificador se utilizó para orientar las admisiones o becas de la facultad de derecho. De acuerdo con las normas sociales basadas en el mérito, esperaríamos que los estudiantes con un GPA más alto y una puntuación LSAT más alta recibieran una puntuación más alta del clasificador. Sin embargo, observaremos que es fácil para los modelos violar estas normas intuitivas y, en ocasiones, penalizar a las personas por tener un puntaje GPA o LSAT más alto.

Para hacer frente a este problema penalización injusta, podemos imponer restricciones de monotonicidad de manera que un modelo no penaliza más alto GPA o superior LSAT, todo lo demás igual. En este tutorial, mostraremos cómo imponer esas restricciones de monotonicidad usando TFL.

Cargar datos de la facultad de derecho

# Load data file.
law_file_name = 'lsac.csv'
law_file_path = os.path.join(DATA_DIR, law_file_name)
raw_law_df = pd.read_csv(law_file_path, delimiter=',')

Conjunto de datos de preprocesamiento:

# Define label column name.
LAW_LABEL = 'pass_bar'
def preprocess_law_data(input_df):
  # Drop rows with where the label or features of interest are missing.
  output_df = input_df[~input_df[LAW_LABEL].isna() & ~input_df['ugpa'].isna() &
                       (input_df['ugpa'] > 0) & ~input_df['lsat'].isna()]
  return output_df


law_df = preprocess_law_data(raw_law_df)

Divida los datos en conjuntos de tren / validación / prueba

def split_dataset(input_df, random_state=888):
  """Splits an input dataset into train, val, and test sets."""
  train_df, test_val_df = train_test_split(
      input_df, test_size=0.3, random_state=random_state)
  val_df, test_df = train_test_split(
      test_val_df, test_size=0.66, random_state=random_state)
  return train_df, val_df, test_df


law_train_df, law_val_df, law_test_df = split_dataset(law_df)

Visualice la distribución de datos

Primero visualizaremos la distribución de los datos. Trazaremos los puntajes de GPA y LSAT para todos los estudiantes que pasaron la barra y también para todos los estudiantes que no pasaron la barra.

def plot_dataset_contour(input_df, title):
  plt.rcParams['font.family'] = ['serif']
  g = sns.jointplot(
      x='ugpa',
      y='lsat',
      data=input_df,
      kind='kde',
      xlim=[1.4, 4],
      ylim=[0, 50])
  g.plot_joint(plt.scatter, c='b', s=10, linewidth=1, marker='+')
  g.ax_joint.collections[0].set_alpha(0)
  g.set_axis_labels('Undergraduate GPA', 'LSAT score', fontsize=14)
  g.fig.suptitle(title, fontsize=14)
  # Adust plot so that the title fits.
  plt.subplots_adjust(top=0.9)
  plt.show()
law_df_pos = law_df[law_df[LAW_LABEL] == 1]
plot_dataset_contour(
    law_df_pos, title='Distribution of students that passed the bar')

png

law_df_neg = law_df[law_df[LAW_LABEL] == 0]
plot_dataset_contour(
    law_df_neg, title='Distribution of students that failed the bar')

png

Entrene un modelo lineal calibrado para predecir la aprobación del examen de barra

A continuación, vamos a entrenar un modelo lineal calibrada de TFL para predecir si un estudiante va a pasar la barra. Las dos características de entrada serán el puntaje LSAT y el GPA de pregrado, y la etiqueta de capacitación será si el estudiante pasó la barra.

Primero entrenaremos un modelo lineal calibrado sin restricciones. Luego, entrenaremos un modelo lineal calibrado con restricciones de monotonicidad y observaremos la diferencia en la salida y precisión del modelo.

Funciones auxiliares para entrenar un estimador lineal calibrado TFL

Estas funciones se utilizarán para este estudio de caso de la facultad de derecho, así como para el estudio de caso de incumplimiento crediticio a continuación.

def train_tfl_estimator(train_df, monotonicity, learning_rate, num_epochs,
                        batch_size, get_input_fn,
                        get_feature_columns_and_configs):
  """Trains a TFL calibrated linear estimator.

  Args:
    train_df: pandas dataframe containing training data.
    monotonicity: if 0, then no monotonicity constraints. If 1, then all
      features are constrained to be monotonically increasing.
    learning_rate: learning rate of Adam optimizer for gradient descent.
    num_epochs: number of training epochs.
    batch_size: batch size for each epoch. None means the batch size is the full
      dataset size.
    get_input_fn: function that returns the input_fn for a TF estimator.
    get_feature_columns_and_configs: function that returns TFL feature columns
      and configs.

  Returns:
    estimator: a trained TFL calibrated linear estimator.

  """
  feature_columns, feature_configs = get_feature_columns_and_configs(
      monotonicity)

  model_config = tfl.configs.CalibratedLinearConfig(
      feature_configs=feature_configs, use_bias=False)

  estimator = tfl.estimators.CannedClassifier(
      feature_columns=feature_columns,
      model_config=model_config,
      feature_analysis_input_fn=get_input_fn(input_df=train_df, num_epochs=1),
      optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate))

  estimator.train(
      input_fn=get_input_fn(
          input_df=train_df, num_epochs=num_epochs, batch_size=batch_size))
  return estimator


def optimize_learning_rates(
    train_df,
    val_df,
    test_df,
    monotonicity,
    learning_rates,
    num_epochs,
    batch_size,
    get_input_fn,
    get_feature_columns_and_configs,
):
  """Optimizes learning rates for TFL estimators.

  Args:
    train_df: pandas dataframe containing training data.
    val_df: pandas dataframe containing validation data.
    test_df: pandas dataframe containing test data.
    monotonicity: if 0, then no monotonicity constraints. If 1, then all
      features are constrained to be monotonically increasing.
    learning_rates: list of learning rates to try.
    num_epochs: number of training epochs.
    batch_size: batch size for each epoch. None means the batch size is the full
      dataset size.
    get_input_fn: function that returns the input_fn for a TF estimator.
    get_feature_columns_and_configs: function that returns TFL feature columns
      and configs.

  Returns:
    A single TFL estimator that achieved the best validation accuracy.
  """
  estimators = []
  train_accuracies = []
  val_accuracies = []
  test_accuracies = []
  for lr in learning_rates:
    estimator = train_tfl_estimator(
        train_df=train_df,
        monotonicity=monotonicity,
        learning_rate=lr,
        num_epochs=num_epochs,
        batch_size=batch_size,
        get_input_fn=get_input_fn,
        get_feature_columns_and_configs=get_feature_columns_and_configs)
    estimators.append(estimator)
    train_acc = estimator.evaluate(
        input_fn=get_input_fn(train_df, num_epochs=1))['accuracy']
    val_acc = estimator.evaluate(
        input_fn=get_input_fn(val_df, num_epochs=1))['accuracy']
    test_acc = estimator.evaluate(
        input_fn=get_input_fn(test_df, num_epochs=1))['accuracy']
    print('accuracies for learning rate %f: train: %f, val: %f, test: %f' %
          (lr, train_acc, val_acc, test_acc))
    train_accuracies.append(train_acc)
    val_accuracies.append(val_acc)
    test_accuracies.append(test_acc)
  max_index = val_accuracies.index(max(val_accuracies))
  return estimators[max_index]

Funciones auxiliares para configurar las características del conjunto de datos de la facultad de derecho

Estas funciones de ayuda son específicas del caso de estudio de la facultad de derecho.

def get_input_fn_law(input_df, num_epochs, batch_size=None):
  """Gets TF input_fn for law school models."""
  return tf.compat.v1.estimator.inputs.pandas_input_fn(
      x=input_df[['ugpa', 'lsat']],
      y=input_df['pass_bar'],
      num_epochs=num_epochs,
      batch_size=batch_size or len(input_df),
      shuffle=False)


def get_feature_columns_and_configs_law(monotonicity):
  """Gets TFL feature configs for law school models."""
  feature_columns = [
      tf.feature_column.numeric_column('ugpa'),
      tf.feature_column.numeric_column('lsat'),
  ]
  feature_configs = [
      tfl.configs.FeatureConfig(
          name='ugpa',
          lattice_size=2,
          pwl_calibration_num_keypoints=20,
          monotonicity=monotonicity,
          pwl_calibration_always_monotonic=False),
      tfl.configs.FeatureConfig(
          name='lsat',
          lattice_size=2,
          pwl_calibration_num_keypoints=20,
          monotonicity=monotonicity,
          pwl_calibration_always_monotonic=False),
  ]
  return feature_columns, feature_configs

Funciones auxiliares para la visualización de salidas de modelos entrenados

def get_predicted_probabilities(estimator, input_df, get_input_fn):
  predictions = estimator.predict(
      input_fn=get_input_fn(input_df=input_df, num_epochs=1))
  return [prediction['probabilities'][1] for prediction in predictions]


def plot_model_contour(estimator, input_df, num_keypoints=20):
  x = np.linspace(min(input_df['ugpa']), max(input_df['ugpa']), num_keypoints)
  y = np.linspace(min(input_df['lsat']), max(input_df['lsat']), num_keypoints)

  x_grid, y_grid = np.meshgrid(x, y)

  positions = np.vstack([x_grid.ravel(), y_grid.ravel()])
  plot_df = pd.DataFrame(positions.T, columns=['ugpa', 'lsat'])
  plot_df[LAW_LABEL] = np.ones(len(plot_df))
  predictions = get_predicted_probabilities(
      estimator=estimator, input_df=plot_df, get_input_fn=get_input_fn_law)
  grid_predictions = np.reshape(predictions, x_grid.shape)

  plt.rcParams['font.family'] = ['serif']
  plt.contour(
      x_grid,
      y_grid,
      grid_predictions,
      colors=('k',),
      levels=np.linspace(0, 1, 11))
  plt.contourf(
      x_grid,
      y_grid,
      grid_predictions,
      cmap=plt.cm.bone,
      levels=np.linspace(0, 1, 11))  # levels=np.linspace(0,1,8));
  plt.xticks(fontsize=20)
  plt.yticks(fontsize=20)

  cbar = plt.colorbar()
  cbar.ax.set_ylabel('Model score', fontsize=20)
  cbar.ax.tick_params(labelsize=20)

  plt.xlabel('Undergraduate GPA', fontsize=20)
  plt.ylabel('LSAT score', fontsize=20)

Entrene un modelo lineal calibrado sin restricciones (no monótono)

nomon_linear_estimator = optimize_learning_rates(
    train_df=law_train_df,
    val_df=law_val_df,
    test_df=law_test_df,
    monotonicity=0,
    learning_rates=LEARNING_RATES,
    batch_size=BATCH_SIZE,
    num_epochs=NUM_EPOCHS,
    get_input_fn=get_input_fn_law,
    get_feature_columns_and_configs=get_feature_columns_and_configs_law)
2021-09-30 20:56:50.475180: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:271] failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE: no CUDA-capable device is detected
accuracies for learning rate 0.010000: train: 0.949061, val: 0.945876, test: 0.951781
plot_model_contour(nomon_linear_estimator, input_df=law_df)

png

Entrenar modelo lineal calibrado monótono

mon_linear_estimator = optimize_learning_rates(
    train_df=law_train_df,
    val_df=law_val_df,
    test_df=law_test_df,
    monotonicity=1,
    learning_rates=LEARNING_RATES,
    batch_size=BATCH_SIZE,
    num_epochs=NUM_EPOCHS,
    get_input_fn=get_input_fn_law,
    get_feature_columns_and_configs=get_feature_columns_and_configs_law)
accuracies for learning rate 0.010000: train: 0.949249, val: 0.945447, test: 0.951781
plot_model_contour(mon_linear_estimator, input_df=law_df)

png

Entrene a otros modelos sin restricciones

Demostramos que los modelos lineales calibrados de TFL podrían entrenarse para ser monótonos tanto en la puntuación LSAT como en el GPA sin sacrificar demasiado la precisión.

Pero, ¿cómo se compara el modelo lineal calibrado con otros tipos de modelos, como las redes neuronales profundas (DNN) o los árboles impulsados ​​por gradientes (GBT)? ¿Parece que las DNN y GBT tienen resultados razonablemente justos? Para abordar esta pregunta, a continuación entrenaremos un DNN y un GBT sin restricciones. De hecho, observaremos que tanto el DNN como el GBT violan fácilmente la monotonicidad en el puntaje LSAT y el GPA de pregrado.

Entrene un modelo de red neuronal profunda (DNN) sin restricciones

La arquitectura se optimizó previamente para lograr una alta precisión de validación.

feature_names = ['ugpa', 'lsat']

dnn_estimator = tf.estimator.DNNClassifier(
    feature_columns=[
        tf.feature_column.numeric_column(feature) for feature in feature_names
    ],
    hidden_units=[100, 100],
    optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.008),
    activation_fn=tf.nn.relu)

dnn_estimator.train(
    input_fn=get_input_fn_law(
        law_train_df, batch_size=BATCH_SIZE, num_epochs=NUM_EPOCHS))
dnn_train_acc = dnn_estimator.evaluate(
    input_fn=get_input_fn_law(law_train_df, num_epochs=1))['accuracy']
dnn_val_acc = dnn_estimator.evaluate(
    input_fn=get_input_fn_law(law_val_df, num_epochs=1))['accuracy']
dnn_test_acc = dnn_estimator.evaluate(
    input_fn=get_input_fn_law(law_test_df, num_epochs=1))['accuracy']
print('accuracies for DNN: train: %f, val: %f, test: %f' %
      (dnn_train_acc, dnn_val_acc, dnn_test_acc))
accuracies for DNN: train: 0.948874, val: 0.946735, test: 0.951559
plot_model_contour(dnn_estimator, input_df=law_df)

png

Entrenamiento de un modelo de árboles reforzados con degradado (GBT) sin restricciones

La estructura del árbol se optimizó previamente para lograr una alta precisión de validación.

tree_estimator = tf.estimator.BoostedTreesClassifier(
    feature_columns=[
        tf.feature_column.numeric_column(feature) for feature in feature_names
    ],
    n_batches_per_layer=2,
    n_trees=20,
    max_depth=4)

tree_estimator.train(
    input_fn=get_input_fn_law(
        law_train_df, num_epochs=NUM_EPOCHS, batch_size=BATCH_SIZE))
tree_train_acc = tree_estimator.evaluate(
    input_fn=get_input_fn_law(law_train_df, num_epochs=1))['accuracy']
tree_val_acc = tree_estimator.evaluate(
    input_fn=get_input_fn_law(law_val_df, num_epochs=1))['accuracy']
tree_test_acc = tree_estimator.evaluate(
    input_fn=get_input_fn_law(law_test_df, num_epochs=1))['accuracy']
print('accuracies for GBT: train: %f, val: %f, test: %f' %
      (tree_train_acc, tree_val_acc, tree_test_acc))
accuracies for GBT: train: 0.949249, val: 0.945017, test: 0.950896
plot_model_contour(tree_estimator, input_df=law_df)

png

Estudio de caso n. ° 2: Incumplimiento crediticio

El segundo estudio de caso que consideraremos en este tutorial es predecir la probabilidad de incumplimiento crediticio de un individuo. Usaremos el conjunto de datos de Clientes de tarjetas de crédito por defecto del repositorio de UCI. Estos datos se recopilaron de 30.000 usuarios de tarjetas de crédito de Taiwán y contienen una etiqueta binaria que indica si un usuario incumplió o no con un pago en una ventana de tiempo. Las características incluyen estado civil, género, educación y cuánto tiempo un usuario está atrasado en el pago de sus facturas existentes, para cada uno de los meses de abril a septiembre de 2005.

Al igual que hicimos con el primer estudio de caso, que ilustran de nuevo mediante restricciones de monotonicidad para evitar la penalización injusta: si el modelo se iban a utilizar para determinar la puntuación de crédito de un usuario, que podría sentirse injusto para muchos, si estaban penalizados por pagar sus cuentas antes, todo lo demás igual. Por lo tanto, aplicamos una restricción de monotonicidad que evita que el modelo penalice los pagos anticipados.

Cargar datos de crédito predeterminado

# Load data file.
credit_file_name = 'credit_default.csv'
credit_file_path = os.path.join(DATA_DIR, credit_file_name)
credit_df = pd.read_csv(credit_file_path, delimiter=',')
# Define label column name.
CREDIT_LABEL = 'default'

Divida los datos en conjuntos de tren / validación / prueba

credit_train_df, credit_val_df, credit_test_df = split_dataset(credit_df)

Visualice la distribución de datos

Primero visualizaremos la distribución de los datos. Trazaremos la media y el error estándar de la tasa de incumplimiento observada para personas con diferentes estados matrimoniales y estados de reembolso. El estado de reembolso representa el número de meses que una persona está atrasada en el pago de su préstamo (en abril de 2005).

def get_agg_data(df, x_col, y_col, bins=11):
  xbins = pd.cut(df[x_col], bins=bins)
  data = df[[x_col, y_col]].groupby(xbins).agg(['mean', 'sem'])
  return data


def plot_2d_means_credit(input_df, x_col, y_col, x_label, y_label):
  plt.rcParams['font.family'] = ['serif']
  _, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=1)
  plt.setp(ax.spines.values(), color='black', linewidth=1)
  ax.tick_params(
      direction='in', length=6, width=1, top=False, right=False, labelsize=18)
  df_single = get_agg_data(input_df[input_df['MARRIAGE'] == 1], x_col, y_col)
  df_married = get_agg_data(input_df[input_df['MARRIAGE'] == 2], x_col, y_col)
  ax.errorbar(
      df_single[(x_col, 'mean')],
      df_single[(y_col, 'mean')],
      xerr=df_single[(x_col, 'sem')],
      yerr=df_single[(y_col, 'sem')],
      color='orange',
      marker='s',
      capsize=3,
      capthick=1,
      label='Single',
      markersize=10,
      linestyle='')
  ax.errorbar(
      df_married[(x_col, 'mean')],
      df_married[(y_col, 'mean')],
      xerr=df_married[(x_col, 'sem')],
      yerr=df_married[(y_col, 'sem')],
      color='b',
      marker='^',
      capsize=3,
      capthick=1,
      label='Married',
      markersize=10,
      linestyle='')
  leg = ax.legend(loc='upper left', fontsize=18, frameon=True, numpoints=1)
  ax.set_xlabel(x_label, fontsize=18)
  ax.set_ylabel(y_label, fontsize=18)
  ax.set_ylim(0, 1.1)
  ax.set_xlim(-2, 8.5)
  ax.patch.set_facecolor('white')
  leg.get_frame().set_edgecolor('black')
  leg.get_frame().set_facecolor('white')
  leg.get_frame().set_linewidth(1)
  plt.show()
plot_2d_means_credit(credit_train_df, 'PAY_0', 'default',
                     'Repayment Status (April)', 'Observed default rate')

png

Entrene un modelo lineal calibrado para predecir la tasa de incumplimiento crediticio

A continuación, vamos a entrenar un modelo lineal calibrada de TFL para predecir si una persona va a omitir en un préstamo. Las dos características de entrada serán el estado civil de la persona y cuántos meses está atrasada en el pago de sus préstamos en abril (estado de reembolso). La etiqueta de capacitación será si la persona incumplió o no con un préstamo.

Primero entrenaremos un modelo lineal calibrado sin restricciones. Luego, entrenaremos un modelo lineal calibrado con restricciones de monotonicidad y observaremos la diferencia en la salida y precisión del modelo.

Funciones auxiliares para configurar las características del conjunto de datos de incumplimiento crediticio

Estas funciones auxiliares son específicas del caso de estudio de incumplimiento crediticio.

def get_input_fn_credit(input_df, num_epochs, batch_size=None):
  """Gets TF input_fn for credit default models."""
  return tf.compat.v1.estimator.inputs.pandas_input_fn(
      x=input_df[['MARRIAGE', 'PAY_0']],
      y=input_df['default'],
      num_epochs=num_epochs,
      batch_size=batch_size or len(input_df),
      shuffle=False)


def get_feature_columns_and_configs_credit(monotonicity):
  """Gets TFL feature configs for credit default models."""
  feature_columns = [
      tf.feature_column.numeric_column('MARRIAGE'),
      tf.feature_column.numeric_column('PAY_0'),
  ]
  feature_configs = [
      tfl.configs.FeatureConfig(
          name='MARRIAGE',
          lattice_size=2,
          pwl_calibration_num_keypoints=3,
          monotonicity=monotonicity,
          pwl_calibration_always_monotonic=False),
      tfl.configs.FeatureConfig(
          name='PAY_0',
          lattice_size=2,
          pwl_calibration_num_keypoints=10,
          monotonicity=monotonicity,
          pwl_calibration_always_monotonic=False),
  ]
  return feature_columns, feature_configs

Funciones auxiliares para la visualización de salidas de modelos entrenados

def plot_predictions_credit(input_df,
                            estimator,
                            x_col,
                            x_label='Repayment Status (April)',
                            y_label='Predicted default probability'):
  predictions = get_predicted_probabilities(
      estimator=estimator, input_df=input_df, get_input_fn=get_input_fn_credit)
  new_df = input_df.copy()
  new_df.loc[:, 'predictions'] = predictions
  plot_2d_means_credit(new_df, x_col, 'predictions', x_label, y_label)

Entrene un modelo lineal calibrado sin restricciones (no monótono)

nomon_linear_estimator = optimize_learning_rates(
    train_df=credit_train_df,
    val_df=credit_val_df,
    test_df=credit_test_df,
    monotonicity=0,
    learning_rates=LEARNING_RATES,
    batch_size=BATCH_SIZE,
    num_epochs=NUM_EPOCHS,
    get_input_fn=get_input_fn_credit,
    get_feature_columns_and_configs=get_feature_columns_and_configs_credit)
accuracies for learning rate 0.010000: train: 0.818762, val: 0.830065, test: 0.817172
plot_predictions_credit(credit_train_df, nomon_linear_estimator, 'PAY_0')

png

Entrenar modelo lineal calibrado monótono

mon_linear_estimator = optimize_learning_rates(
    train_df=credit_train_df,
    val_df=credit_val_df,
    test_df=credit_test_df,
    monotonicity=1,
    learning_rates=LEARNING_RATES,
    batch_size=BATCH_SIZE,
    num_epochs=NUM_EPOCHS,
    get_input_fn=get_input_fn_credit,
    get_feature_columns_and_configs=get_feature_columns_and_configs_credit)
accuracies for learning rate 0.010000: train: 0.818762, val: 0.830065, test: 0.817172
plot_predictions_credit(credit_train_df, mon_linear_estimator, 'PAY_0')

png