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:

  1. Прозрачность: Интерпретируемые модели дают представление о процессе принятия решений модели, облегчая понимание того, как работает модель и почему она принимает определенные решения.
  2. Доверие: Интерпретируемые модели повышают доверие заинтересованных сторон, таких как клиенты, регулирующие органы и врачи, к решениям модели.
  3. Обнаружение предвзятости: Интерпретируемые модели могут помочь обнаружить и смягчить предубеждения в данных и модели, которые могут повлиять на справедливость решений модели.
  4. 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:

  1. 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).
  2. 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.
  3. 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.
  4. Графики частичной зависимости. Графики частичной зависимости визуализируют взаимосвязь между функцией и прогнозами модели, маргинализируя значения других функций.
  5. 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:

  1. SHAP: SHAP (Shapley Additive exPlanations) — это библиотека Python, которая предоставляет несколько методов вычисления важности функций, включая значения SHAP и значения взаимодействия SHAP.
  2. Lime: Lime — это библиотека Python, которая обеспечивает реализацию метода LIME для объяснения предсказаний любой модели черного ящика.
  3. InterpretML: InterpretML — это библиотека Python, которая предоставляет несколько методов для достижения интерпретируемости машинного обучения, включая важность глобальных функций, важность локальных функций и дистилляцию модели.
  4. Skater: Skater — это библиотека Python, которая предоставляет несколько методов для достижения интерпретируемости машинного обучения, включая важность функций, деревья решений и графики частичной зависимости.
  5. 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:

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.
  5. 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:

  1. Доши-Велес, Ф., и Ким, Б. (2017). На пути к строгой науке интерпретируемого машинного обучения. Препринт arXiv arXiv: 1702.08608.
  2. Молнар, К. (2021). Интерпретируемое машинное обучение. Доступно онлайн: https://christophm.github.io/interpretable-ml-book/
  3. 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.
  4. 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.
  5. 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