Введение в интерпретируемость машинного обучения
Введение
Модели машинного обучения (ML) широко используются в различных областях, включая здравоохранение, финансы и электронную коммерцию, для прогнозирования и принятия решений. Однако понять, как эти модели делают прогнозы и принимать решения, сложно, особенно когда они сложны и нелинейны.
Интерпретируемость машинного обучения (MLI) — это область, которая стремится решить эту проблему, предоставляя методы и инструменты для объяснения того, как работают модели ML. В этой статье мы представим концепцию MLI, ее важность, а также некоторые методы и инструменты для ее достижения.
Почему важна интерпретируемость машинного обучения?
Интерпретируемые модели машинного обучения имеют решающее значение по нескольким причинам:
- Прозрачность: Интерпретируемые модели дают представление о процессе принятия решений модели, облегчая понимание того, как работает модель и почему она принимает определенные решения.
- Доверие: Интерпретируемые модели повышают доверие заинтересованных сторон, таких как клиенты, регулирующие органы и врачи, к решениям модели.
- Обнаружение предвзятости: Интерпретируемые модели могут помочь обнаружить и смягчить предубеждения в данных и модели, которые могут повлиять на справедливость решений модели.
- Соответствие требованиям. В некоторых областях, таких как здравоохранение и финансы, интерпретируемые модели требуются по закону для обеспечения подотчетности и справедливости.
Методы достижения интерпретируемости машинного обучения
Вот некоторые методы достижения интерпретируемости машинного обучения:
- Важность функции. Важность функции измеряет вклад каждой функции в прогнозы модели. Его можно вычислить с использованием нескольких методов, таких как важность признаков перестановки и SHAP (аддитивные объяснения Шэпли).
- Деревья решений. Деревья решений — это интерпретируемые модели, которые разбивают данные на более мелкие подмножества на основе значений функций. Результирующая древовидная структура дает представление о процессе принятия решений модели.
- LIME: Local Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME) — это метод, который объясняет прогнозы любой модели черного ящика путем аппроксимации ее более простой интерпретируемой моделью, которая локально соответствует исходной модели.
- Графики частичной зависимости. Графики частичной зависимости визуализируют взаимосвязь между функцией и прогнозами модели, маргинализируя значения других функций.
- Дистилляция модели: Дистилляция модели — это метод, который обучает более простую интерпретируемую модель для имитации прогнозов более сложной модели.
Инструменты для достижения интерпретируемости машинного обучения
Вот несколько инструментов для достижения интерпретируемости машинного обучения:
- SHAP: SHAP (Shapley Additive exPlanations) — это библиотека Python, которая предоставляет несколько методов вычисления важности функций, включая значения SHAP и значения взаимодействия SHAP.
- Lime: Lime — это библиотека Python, которая обеспечивает реализацию метода LIME для объяснения предсказаний любой модели черного ящика.
- InterpretML: InterpretML — это библиотека Python, которая предоставляет несколько методов для достижения интерпретируемости машинного обучения, включая важность глобальных функций, важность локальных функций и дистилляцию модели.
- Skater: Skater — это библиотека Python, которая предоставляет несколько методов для достижения интерпретируемости машинного обучения, включая важность функций, деревья решений и графики частичной зависимости.
- TensorBoard: TensorBoard — это инструмент визуализации, предоставляемый TensorFlow, который можно использовать для визуализации процесса обучения моделей машинного обучения и анализа их поведения.
Проблемы в достижении интерпретируемости машинного обучения
Достижение интерпретируемости машинного обучения не обходится без проблем. Вот некоторые из проблем:
- Модели черного ящика. Многие модели машинного обучения, такие как глубокие нейронные сети, считаются черными ящиками, потому что они сложны и нелинейны, что затрудняет понимание того, как они принимают решения.
- Компромиссы: часто приходится идти на компромисс между интерпретируемостью и производительностью. Более интерпретируемые модели, такие как деревья решений, могут иметь более низкую производительность, чем более сложные модели, такие как глубокие нейронные сети.
- Зависимость от контекста: интерпретируемость зависит от контекста и может варьироваться в зависимости от предметной области, задачи и заинтересованной стороны. То, что можно интерпретировать для одного заинтересованного лица, может быть непонятным для другого.
- Враждебные атаки: враждебные атаки — это входные данные, предназначенные для обмана модели, которые выглядят нормальными для людей. Эти атаки могут затруднить доверие к решениям модели и понимание ее поведения.
- Конфиденциальность данных: некоторые данные могут содержать конфиденциальную информацию, которой нельзя делиться с другими, что затрудняет достижение машинного обучения.
Заключение
Интерпретируемость машинного обучения — важная область, целью которой является предоставление методов и инструментов для понимания того, как работают модели машинного обучения. Интерпретируемые модели имеют решающее значение для прозрачности, доверия, выявления предвзятости и соблюдения требований в нескольких областях. Методы достижения MLI включают важность признаков, деревья решений, LIME, графики частичной зависимости и дистилляцию модели. Инструменты для достижения MLI включают SHAP, Lime, InterpretML, Skater и TensorBoard. Достижение интерпретируемости машинного обучения не обходится без проблем, таких как модели черного ящика, компромиссы, зависимость от контекста, состязательные атаки и конфиденциальность данных. Однако, применяя методы и инструменты MLI и решая эти проблемы, мы можем повысить прозрачность и надежность моделей машинного обучения и способствовать их использованию в критически важных областях.
Ссылки
Вот несколько ссылок для дальнейшего чтения по теме интерпретируемости машинного обучения:
- Доши-Велес, Ф., и Ким, Б. (2017). На пути к строгой науке интерпретируемого машинного обучения. Препринт arXiv arXiv: 1702.08608.
- Молнар, К. (2021). Интерпретируемое машинное обучение. Доступно онлайн: https://christophm.github.io/interpretable-ml-book/
- Вахтер, С., Миттельштадт, Б., и Рассел, К. (2018). Контрфактические объяснения без вскрытия черного ящика: автоматизированные решения и GDPR. Гарвардский журнал права и технологий, 31 (2), 841–887.
- Рибейро, М.Т., Сингх, С., и Гестрин, К. (2016). «Почему я должен вам доверять?»: объяснение предсказаний любого классификатора. Материалы 22-й Международной конференции ACM SIGKDD по обнаружению знаний и интеллектуальному анализу данных, 1135–1144.
- Гилпин, Л.Х., Бау, Д., Юань, Б.З., Баджва, А., Спектер, М., и Кагал, Л. (2018). Объяснение объяснений: обзор интерпретируемости машинного обучения. 5-я Международная конференция IEEE по науке о данных и расширенной аналитике (DSAA), 80–89.
Эти ссылки служат хорошей отправной точкой для дальнейшего изучения интерпретируемости машинного обучения.
Приятного обучения и следите за новостями