Интерпретируемость — важнейший аспект машинного обучения, поскольку он позволяет нам понять, как модель делает прогнозы. Это особенно важно при работе со сложными моделями, такими как глубокие нейронные сети, интерпретация которых может быть затруднена из-за их высокой размерности и нелинейного характера.

К счастью, существует множество доступных инструментов и методов, которые могут помочь нам интерпретировать модели машинного обучения. В этой статье мы рассмотрим некоторые из лучших инструментов интерпретации моделей машинного обучения, которые могут помочь нам понять, как модели делают прогнозы и почему они могут делать определенные ошибки или предубеждения.

SHAP (объяснения Shapley Additive)

SHAP — это теоретико-игровой подход для объяснения результатов любой модели машинного обучения. Основная идея SHAP состоит в том, чтобы присвоить значение каждой функции в прогнозе в зависимости от того, насколько эта функция способствует прогнозу. Эти значения известны как значения SHAP, и они позволяют нам понять относительную важность каждой функции в модели.

Значения SHAP рассчитываются с использованием концепции, называемой значениями Шепли, которая исходит из теории кооперативных игр. Ценности Шепли позволяют справедливо распределить ценность коалиции между ее членами на основе их индивидуального вклада. В контексте машинного обучения коалиция — это набор функций, используемых для прогнозирования, а ценность — это сам прогноз.

Значения SHAP можно визуализировать с помощью сводного графика SHAP, который показывает среднее влияние каждой функции на прогнозы модели. Это может быть полезно для определения того, какие функции являются наиболее важными для модели, а какие функции могут вызывать смещения или ошибки.

LIME (локальные интерпретируемые объяснения, не зависящие от модели)

LIME — это метод, который помогает нам понять, как отдельные прогнозы делаются моделью, искажая входные данные. Основная идея LIME заключается в создании локальной модели, которая аппроксимирует поведение исходной модели в небольшой области вокруг интересующего нас входа.

Чтобы сгенерировать локальную модель, LIME сначала генерирует набор возмущений для входных данных, а затем подбирает линейную модель к прогнозам, сделанным исходной моделью на этих возмущенных входных данных. Коэффициенты линейной модели представляют вклад каждой функции в прогноз в локальной области вокруг входных данных.

LIME может быть полезен для определения того, какие функции наиболее важны для конкретного прогноза и почему модель может делать определенные ошибки или смещения. Например, если мы пытаемся предсказать вероятность одобрения кредита, LIME может помочь нам понять, почему конкретный кредит был отклонен, определяя, какие характеристики кредита были наиболее важными для принятия решения.

ELI5 (Объясни, как будто мне 5 лет)

ELI5 — это библиотека, которая предоставляет простые объяснения для моделей машинного обучения, включая важность функций и веса моделей. Основная идея ELI5 заключается в использовании комбинации текста и визуализаций для объяснения того, как модель делает прогнозы.

ELI5 может быть полезен для понимания того, как работает модель, и какие функции наиболее важны для модели. Это может быть особенно полезно при общении с заинтересованными сторонами, которые могут не иметь технического образования, поскольку это может помочь им понять сильные и слабые стороны модели простым и интуитивно понятным способом.

Желтокирпичный

Yellowbrick — это пакет Python, который предоставляет визуализацию, помогающую нам понять, как модели делают прогнозы. Пакет включает в себя различные инструменты визуализации, такие как графики важности признаков, тепловые карты корреляции и остаточные графики.

Графики важности функций показывают нам, какие функции наиболее важны для модели и какой вклад они вносят в прогнозы модели. Тепловые карты корреляции показывают нам корреляцию между функциями, что может помочь нам выявить избыточные или сильно коррелированные функции, которые могут вызывать проблемы с производительностью модели. Остаточные графики показывают нам разницу между прогнозируемыми значениями и фактическими значениями, что может помочь нам выявить закономерности в ошибках, допущенных моделью.

Yellowbrick может быть особенно полезен при исследовательском анализе данных, поскольку он позволяет нам быстро визуализировать отношения между функциями и целевой переменной и выявлять потенциальные проблемы с данными, которые могут повлиять на производительность модели.

фигурист

Skater — это библиотека Python, которая предоставляет инструменты интерпретации и отладки моделей, включая визуализацию важности функций и производительности модели. Skater включает в себя несколько алгоритмов для интерпретации моделей, в том числе TreeSurgeon, который представляет собой основанный на дереве решений метод интерпретации моделей черного ящика.

TreeSurgeon работает, создавая дерево решений, которое аппроксимирует поведение исходной модели, а затем использует это дерево для определения наиболее важных функций в модели. Это может быть полезно для определения того, какие функции наиболее важны для модели и почему модель может допускать определенные ошибки или смещения.

Skater также можно использовать для отладки модели, определяя входные данные, которые с наибольшей вероятностью могут вызвать ошибки или смещения в модели. Это может быть особенно полезно при выявлении пограничных случаев, которые может быть трудно обнаружить с помощью других методов, и может помочь нам повысить надежность модели.

Заключение

В заключение, существует множество инструментов и методов для интерпретации моделей машинного обучения, и каждый инструмент имеет свои сильные и слабые стороны. Используя комбинацию этих инструментов, мы можем лучше понять, как модели делают прогнозы, и определить потенциальные проблемы, которые могут повлиять на их производительность. В конечном счете, интерпретируемость имеет решающее значение для укрепления доверия к моделям машинного обучения и для обеспечения того, чтобы они делали точные и непредвзятые прогнозы.

Спасибо, что нашли время прочитать эту статью. Надеюсь, вы нашли его информативным и полезным в работе с моделями машинного обучения. Если у вас есть какие-либо вопросы или комментарии, пожалуйста, не стесняйтесь обращаться ко мне. Еще раз спасибо за внимание.

Первоначально опубликовано на https://www.linkedin.com.