Einführung: Da sich Modelle für maschinelles Lernen weiterentwickeln und immer komplexer werden, ist das Verständnis und die Interpretation ihrer Ergebnisse von entscheidender Bedeutung für den Aufbau von Vertrauen, die Gewinnung von Erkenntnissen und die Erfüllung regulatorischer oder ethischer Anforderungen. In diesem umfassenden Artikel werden wir uns eingehend mit der Kunst der Interpretation von Modellergebnissen für maschinelles Lernen befassen. Wir werden fortgeschrittene Techniken erforschen, die über die grundlegende Analyse der Bedeutung von Merkmalen hinausgehen und ein differenzierteres Verständnis der Entscheidungsprozesse des Modells ermöglichen.
Publikum: Dieser Artikel richtet sich an Datenwissenschaftler, Praktiker des maschinellen Lernens, Forscher und alle, die ein tiefes Verständnis ihrer Modelle des maschinellen Lernens erlangen und ihre Ergebnisse effektiv interpretieren möchten. Es ist auch für Geschäftsinteressenten und Entscheidungsträger wertvoll, die die Auswirkungen und Grenzen der Ergebnisse von Modellen des maschinellen Lernens verstehen müssen.
Die Herausforderung der Modellinterpretierbarkeit: Die Interpretation der Ergebnisse von Modellen des maschinellen Lernens ist aufgrund ihrer inhärenten Komplexität und nichtlinearen Natur eine anspruchsvolle Aufgabe. Während herkömmliche Merkmalswichtigkeitsanalysen, etwa die Verwendung von Koeffizienten in linearen Modellen oder Merkmalswichtigkeiten in baumbasierten Modellen, erste Erkenntnisse liefern können, gelingt es ihnen oft nicht, die Feinheiten des Entscheidungsprozesses des Modells zu erfassen. Um diese Herausforderungen zu meistern, müssen wir fortschrittliche Techniken erforschen, die differenziertere Einblicke in das Verhalten des Modells liefern.
- Modellunabhängige Techniken:
Modellagnostische Techniken bieten eine leistungsstarke Möglichkeit, Modelle für maschinelles Lernen zu interpretieren, ohne auf bestimmte Modellarchitekturen angewiesen zu sein. Zu diesen Techniken gehören SHAP (SHapley Additive exPlanations), LIME (Native Interpretable Mannequin-agnostic Explanations) und PD (Partial Dependence)-Plots. SHAP-Werte ermöglichen ein globales Verständnis der Function-Bedeutung, indem sie den Beitrag jedes Options zu Vorhersagen quantifizieren. LIME liefert lokale Erklärungen, indem es das Verhalten des Modells um eine bestimmte Instanz herum annähert. PD-Diagramme visualisieren die Beziehung zwischen einem Merkmal und den Vorhersagen des Modells und berücksichtigen gleichzeitig andere Variablen.
- Shapley-Werte: Die aus der kooperativen Spieltheorie abgeleiteten Shapley-Werte weisen jedem Merkmal Bedeutung zu, indem sie seinen Beitrag zu Vorhersagen quantifizieren. Indem Shapley-Werte untersuchen, wie sich Vorhersagen ändern, wenn verschiedene Merkmale einbezogen oder ausgeschlossen werden, enthüllen sie das komplexe Zusammenspiel zwischen Merkmalen im Entscheidungsprozess. Diese Werte ermöglichen ein umfassendes Verständnis der Function-Interaktionen und ermöglichen es uns, Beiträge mehreren Options gerecht zuzuordnen.
- Erläuterungen auf Instanzebene: Erklärungen auf Instanzebene zielen darauf ab, Modellentscheidungen auf der Ebene einzelner Instanzen zu interpretieren. Techniken wie ICE-Diagramme (Particular person Conditional Expectation) und kontrafaktische Erklärungen bieten wertvolle Erkenntnisse darüber, wie sich Änderungen bestimmter Merkmalswerte auf die Vorhersagen des Modells auswirken würden. ICE-Diagramme zeigen, wie sich die Vorhersage einer bestimmten Instanz ändert, wenn ein Merkmal variiert, und ermöglichen so eine feinkörnige Analyse des Modellverhaltens. Kontrafaktische Erklärungen zeigen, welche Änderungen an der Eingabe erforderlich wären, um die Vorhersage des Modells für einen bestimmten Fall zu ändern.
- Modellvisualisierung: Die Visualisierung des Innenlebens von Modellen des maschinellen Lernens kann die Interpretierbarkeit verbessern. Entscheidungsbäume, Entscheidungspfade und Aktivierungskarten sind leistungsstarke Visualisierungstechniken. Entscheidungsbäume zeigen explizit die vom Modell verwendeten Entscheidungsregeln und erleichtern so das Verständnis der Logik hinter Vorhersagen. Entscheidungspfade heben die Abfolge von Merkmalen hervor, die am meisten zu einer Vorhersage beitragen, und bieten Einblicke in den Entscheidungsprozess des Modells. Aktivierungskarten visualisieren die Bereiche einer Eingabe, die bestimmte Neuronen aktivieren, und geben Aufschluss darüber, welche Teile der Eingabe für eine bestimmte Vorhersage wesentlich sind.
- Modelltransparenz und Regelextraktion: Um Transparenz und Interpretierbarkeit zu erreichen, können fortschrittliche Techniken wie Regelextraktionsalgorithmen und symbolische Regelgenerierung eingesetzt werden. Diese Methoden zielen darauf ab, vom Menschen interpretierbare Regeln aus Black-Field-Modellen zu extrahieren und klare Erklärungen dafür zu liefern, wie Entscheidungen getroffen werden, ohne die Vorhersageleistung zu beeinträchtigen. Durch die Umwandlung komplexer Modelle in regelbasierte Darstellungen gewinnen wir Einblicke in die spezifischen Bedingungen, unter denen Vorhersagen getroffen werden, und ermöglichen so ein besseres Verständnis und Vertrauen in die Ergebnisse des Modells.
- Beispielcode:
import shap
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.tree import plot_tree# Load and preprocess the dataset
information = pd.read_csv('customer_churn.csv')
X = information.drop('Churn', axis=1)
y = information['Churn']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# Practice a random forest classifier
mannequin = RandomForestClassifier()
mannequin.match(X_train, y_train)
# Initialize the SHAP explainer
explainer = shap.Explainer(mannequin, X_train)
# Calculate SHAP values for the check set
shap_values = explainer(X_test)
# Summarize the SHAP values
shap.summary_plot(shap_values, X_test)
# Calculate Shapley values for a selected occasion
instance_index = 0
shap_values_instance = shap_values[instance_index]
# Plot the Shapley values for the occasion
shap.waterfall_plot(shap.Rationalization(values=shap_values_instance,
base_values=mannequin.predict_proba(X_test)[instance_index],
information=X_test.iloc[instance_index]))
# Choose a function for ICE plot
feature_name = 'TotalCharges'
# Get the ICE values for the chosen function
ice_values = shap_values[:, feature_name]
# Plot the ICE plot for the occasion
plt.plot(X_test.iloc[instance_index][feature_name], ice_values[instance_index], marker='o')
plt.xlabel(feature_name)
plt.ylabel('ICE values')
plt.title('Particular person Conditional Expectation (ICE) Plot')
plt.present()
# Extract a choice tree from the random forest
tree = mannequin.estimators_[0]
# Visualize the choice tree
plt.determine(figsize=(15, 10))
plot_tree(tree, feature_names=X.columns, crammed=True, rounded=True)
plt.present()
Verweise:
- Lundberg, SM, & Lee, SI (2017). Ein einheitlicher Ansatz zur Interpretation von Modellvorhersagen. Vorträge der 31. Konferenz über neuronale Informationsverarbeitungssysteme.
- Ribeiro, MT, Singh, S. & Guestrin, C. (2016). „Warum sollte ich dir vertrauen?“ Erklären der Vorhersagen eines beliebigen Klassifikators. Tagungsband der 22. ACM SIGKDD Worldwide Convention on Information Discovery and Information Mining.
- Caruana, R., Lou, Y., Gehrke, J., Koch, P., Sturm, M. & Elhadad, N. (2015). Verständliche Modelle für das Gesundheitswesen: Vorhersage des Lungenentzündungsrisikos und 30-tägige Wiederaufnahme ins Krankenhaus. Tagungsband der 21. ACM SIGKDD Worldwide Convention on Information Discovery and Information Mining.
Schlüsselwörter: Maschinelles Lernen, Modellinterpretierbarkeit, Modellergebnisse, fortgeschrittene Techniken, Funktionsbedeutung, Shapley-Werte, Erklärungen auf Instanzebene, Modellvisualisierung, Modelltransparenz, Regelextraktion, prädiktive Modellierung, erklärbare KI
