В этой статье обсуждаются методы и лучшие практики для объяснения прогнозов, сделанных моделями на основе деревьев, нейронных сетей и глубокого обучения.
Введение в объяснимость модели
По мере того, как модели машинного обучения становятся все более распространенными в процессах принятия решений, важно понимать, как эти модели делают прогнозы, и иметь возможность объяснить процесс принятия решений широкому кругу аудитории. Это известно как объяснимость модели или способность объяснить прогнозы, сделанные моделью, таким образом, чтобы люди могли легко понять их. Объяснимость модели важна по ряду причин, включая укрепление доверия к модели, выявление предубеждений и повышение производительности модели.
Типы методов объяснимости модели:
Существуют две основные категории методов объяснимости модели: методы локального объяснения и методы глобального объяснения.
Методы локального объяснения
Методы локального объяснения используются для объяснения причин одного прогноза, сделанного моделью. Эти методы обеспечивают подробное объяснение того, как был сделан конкретный прогноз, и полезны для понимания процесса принятия решений модели в каждом конкретном случае. Некоторые примеры методов локального объяснения включают:
Коэффициенты регрессионной модели
Для регрессионных моделей коэффициенты признаков могут предоставить информацию о взаимосвязи между каждым признаком и прогнозируемым результатом. Положительный коэффициент указывает на то, что увеличение значения признака связано с увеличением предсказания, а отрицательный коэффициент указывает на обратную связь. Величина коэффициента также может предоставить информацию о силе связи.
Деревья решений
Модели деревьев решений по своей природе интерпретируемы, поскольку они обеспечивают четкую пошаговую разбивку того, как был сделан прогноз.
Важность функции
Этот метод включает в себя ранжирование функций, используемых моделью, в порядке их важности для прогнозирования. Это может помочь определить, на какие функции модель больше всего полагается, и может дать представление о процессе принятия решений в модели.
Графики частичной зависимости
Эти графики показывают взаимосвязь между одной функцией и прогнозом модели, при этом все остальные функции остаются постоянными. Это может помочь определить, как конкретная функция влияет на прогноз модели.
Методы глобального объяснения
С другой стороны, методы глобального объяснения используются для объяснения общего процесса принятия решений в модели. Эти методы обеспечивают широкое представление о том, как модель делает прогнозы, и полезны для понимания поведения модели в целом. Некоторые примеры методов глобального объяснения включают:
Независимые от модели методы
Эти методы могут быть применены к любому типу модели и дают объяснение общего поведения модели. Примеры включают такие методы, как LIME (локальные интерпретируемые объяснения, не зависящие от модели) и SHAP (аддитивные объяснения Шепли).
Методы для конкретных моделей
Эти методы адаптированы к конкретным типам моделей, таким как модели повышения градиента или нейронные сети. Эти методы обеспечивают глубокое понимание того, как модель делает прогнозы, но могут быть менее интерпретируемыми для широкой аудитории.
Примеры объяснимости моделей в действии
Пример 1: Техника локального объяснения, примененная к древовидной модели
Предположим, у нас есть древовидная модель, которая используется для прогнозирования того, уйдет ли клиент (то есть отменит свою услугу). Модель на основе дерева была обучена на наборе данных, который включает такие функции, как возраст клиента, ежемесячные платежи и срок пребывания в должности.
Чтобы объяснить процесс принятия решений в этой модели, мы можем использовать график важности признаков, чтобы ранжировать признаки по их важности для прогнозирования. В этом случае мы обнаруживаем, что наиболее важной характеристикой является срок пребывания клиента в должности, за которым следуют ежемесячные платежи. Это помогает нам понять, что модель в основном использует эти две функции для прогнозирования оттока.
Мы также можем использовать графики частичной зависимости (PDP), чтобы понять, как каждая из этих функций влияет на прогноз модели. Например, PDP для характеристики срока владения может показать, что клиенты с более длительным сроком владения с меньшей вероятностью уйдут. Это помогает обеспечить более подробное понимание того, как модель использует эту функцию для прогнозирования.
Пример 2: Техника глобального объяснения, примененная к нейронной сети
Теперь предположим, что у нас есть модель нейронной сети, которая используется для прогнозирования вероятности дефолта клиента по кредиту. Эта модель была обучена на наборе данных, который включает такие функции, как кредитный рейтинг клиента, доход и сумма кредита.
Чтобы объяснить общий процесс принятия решений в этой модели, мы можем использовать такую технику, как LIME (локальные интерпретируемые модели-независимые объяснения). LIME работает, создавая упрощенную интерпретируемую модель, которая используется для аппроксимации поведения сложной модели нейронной сети. Затем эту упрощенную модель можно использовать для объяснения отдельных прогнозов, сделанных нейронной сетью.
Например, LIME может создать линейную модель, включающую такие характеристики, как кредитный рейтинг и доход клиента, с коэффициентами, указывающими на относительную важность каждой характеристики. Это обеспечит общее понимание того, как нейронная сеть использует эти функции для прогнозирования дефолта по кредиту.
В дополнение к LIME мы также можем использовать такие методы, как SHAP (Shapley Additive ExPlanations), чтобы предоставить глобальные объяснения модели нейронной сети. SHAP работает, вычисляя вклад каждой функции в прогноз модели на основе значений Шепли из теории игр. Эти значения представляют собой предельный вклад каждой функции и могут дать полное представление о том, как модель использует все функции в наборе данных для прогнозирования.
Пример 3: Техника локального объяснения, примененная к модели глубокого обучения
Теперь предположим, что у нас есть модель глубокого обучения, которая используется для классификации изображений животных. Эта модель была обучена на наборе данных изображений, которые включают такие характеристики, как цвет, форма и размер животных.
Чтобы объяснить процесс принятия решений в этой модели, мы можем использовать такой метод, как Grad-CAM (Градиентно-взвешенное сопоставление активации классов). Grad-CAM — это метод, который можно использовать для визуализации характеристик изображения, наиболее важных для предсказания модели глубокого обучения. В этом случае мы можем использовать Grad-CAM, чтобы понять, какие особенности животных на изображениях модель использует для своих прогнозов. Например, Grad-CAM может показать, что модель в основном использует форму и размер животных для их классификации. Это может обеспечить более подробное понимание того, как модель делает свои прогнозы.
Лучшие практики для реализации объяснимости модели:
При реализации объяснимости модели важно учитывать потребности целевой аудитории и использовать комбинацию методов для обеспечения всестороннего объяснения. Некоторые рекомендации, о которых следует помнить, включают:
- Учитывайте аудиторию и ее потребности. У разных аудиторий могут быть разные потребности и предпочтения, когда дело доходит до понимания объяснимости модели. Например, техническая аудитория может быть заинтересована в более подробных объяснениях, раскрывающих технические детали модели, в то время как нетехническая аудитория может предпочесть более простые и интуитивно понятные объяснения. При выборе и внедрении методов объяснимости моделей важно учитывать потребности целевой аудитории.
- Используйте несколько методов, чтобы дать исчерпывающее объяснение. Различные методы позволяют получать разные типы информации и могут использоваться вместе, чтобы обеспечить более полное понимание процесса принятия решений в модели. Например, использование как графика важности признаков, так и графиков частичной зависимости может обеспечить как общее представление о поведении модели, так и детальное понимание того, как отдельные признаки влияют на прогнозы модели.
- Баланс между простотой и полнотой.Важно найти баланс между простым, интуитивно понятным объяснением, которое легко понять, и более полным объяснением, которое обеспечивает подробное понимание поведения модели. Соблюдение этого баланса может помочь обеспечить понятность и информативность объяснения.
Заключение
Объяснимость модели является важным аспектом машинного обучения, и существует множество методов, доступных для объяснения прогнозов, сделанных различными типами моделей. Используя комбинацию методов локального и глобального объяснения, мы можем обеспечить всестороннее понимание процесса принятия решений в этих моделях, что может помочь укрепить доверие к модели, выявить предубеждения и улучшить производительность модели.
Следуя лучшим практикам и используя различные методы, мы можем эффективно объяснять прогнозы, сделанные прогностическими моделями, и улучшать их интерпретируемость.
Связаться с автором
Если вам понравилась эта статья и вы хотите оставаться на связи, не стесняйтесь подписаться на меня в Medium и связаться со мной в LinkedIn. Я хотел бы продолжить разговор и услышать ваши мысли на эту тему.
