可解释 AI：理解并信任机器学习模型

什么是可解释人工智能（XAI）？

可解释人工智能指一组流程与方法，旨在为 AI 与机器学习模型生成的决策提供清晰、易于人类理解的解释。

通过在这些模型中集成可解释层，数据科学家与机器学习从业者可以构建更值得信赖且更透明的系统，为开发者、监管者与终端用户等各类利益相关方提供支持。

通过可解释 AI 构建信任

以下是有助于建立信任的一些可解释 AI 原则：

• 透明性。确保利益相关方理解模型的决策过程。
• 公平性。确保模型的决策对所有人都是公平的，包括受保护群体（种族、宗教、性别、残障、族裔）。
• 信任。评估人类用户在使用 AI 系统时的信心程度。
• 稳健性。对输入数据或模型参数变化具有抗扰性，即使面对不确定性或意外情况，仍能保持一致、可靠的表现。
• 隐私。保证对用户敏感信息的保护。
• 可解释性。为其预测与结果提供人类可理解的解释。

实施可解释 AI 带来多重益处。对于决策者和其他利益相关方，它能清晰呈现 AI 驱动决策背后的理由，帮助他们做出更明智的选择。它还可帮助识别模型中的潜在偏差或错误，从而获得更准确与更公平的结果。

可解释 AI 的示例

模型可解释性大致分为两类：特定模型方法与与模型无关的方法。本节将理解二者的差异，并重点关注与模型无关的方法。

两种技术都能在确保模型有效与可问责的同时，为机器学习模型的内部工作机制提供有价值的洞察。

为更好地展示这些工具，我们将使用 Kaggle 的糖尿病数据集。我们会先构建一个简单的分类器，然后实现可解释性。

构建分类器

我们基于糖尿病数据集构建一个随机森林分类器，以预测糖尿病结局。代码分为几个步骤：（1）导入相关库，（2）创建训练集与测试集，（3）构建模型，（4）通过分类报告输出性能指标。

# Load useful libraries
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.metrics import classification_report

# Separate Features and Target Variables
X = diabetes_data.drop(columns='Outcome')
y = diabetes_data['Outcome']

# Create Train & Test Data
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y,test_size=0.3,
                                                	stratify =y,
                                                	random_state = 13)

# Build the model
rf_clf = RandomForestClassifier(max_features=2, n_estimators =100 ,bootstrap = True)

rf_clf.fit(X_train, y_train)

# Make prediction on the testing data
y_pred = rf_clf.predict(X_test)

# Classification Report
print(classification_report(y_pred, y_test))

最后一条打印语句会生成如下报告：

该随机森林分类器在预测糖尿病结局方面表现尚可，显然可以通过不同模型进一步改进。

现在，我们可以为该模型加入可解释层，为其预测提供更多洞见。下一节将聚焦两大类可解释性方法：特定模型方法与与模型无关的方法。

我们的文章《机器学习中的分类：入门》可帮助您了解机器学习中的分类，涵盖其概念、用途以及一些分类算法示例。

与模型无关的方法

这类方法可应用于任何机器学习模型，而不受其结构或类型限制。它们侧重分析特征的输入—输出配对。本节将介绍并讨论两种广泛使用的替代模型：LIME 和 SHAP。

SHAP

SHAP 是 SHapley Additive exPlanations 的缩写。该方法旨在通过计算每个特征对预测的贡献来解释某个样本/观测的预测结果，可通过以下 pip 命令安装。

!pip install shap

安装完成后：

• 导入主 shap 库。
• 使用 TreeExplainer 类来解释基于树的模型，并配合 initjs 使用。
• shap.initjs() 函数用于在 Jupyter Notebook 环境中初始化显示 SHAP 可视化所需的 JavaScript 代码。
• 最后，将随机森林分类器传入 TreeExplainer 实例后，计算测试数据集中每个样本各特征的 SHAP 值。

import shap
import matplotlib.pyplot as plt

# load JS visualization code to notebook
shap.initjs()

# Create the explainer
explainer = shap.TreeExplainer(rf_clf)

shap_values = explainer.shap_values(X_test)

SHAP 提供了多种可视化工具以增强模型可解释性，下一节将讨论其中两类：（1）通过总结图展示变量重要性，（2）针对特定目标的总结图，以及（3）依赖图。

用总结图展示变量重要性

在该图中，特征按其平均 SHAP 值排序，最重要的特征位于顶部，最不重要的位于底部，使用 summary_plot() 函数生成。这有助于理解每个特征对模型预测的影响。

print("Variable Importance Plot - Global Interpretation")
figure = plt.figure()
shap.summary_plot(shap_values, X_test)

上述图形可以得到以下解读：

• 我们可以观察到，每一类的水平矩形中红色与蓝色大致各占一半。这意味着每个特征对糖尿病（label=1）与非糖尿病（label=0）两类的分类影响相对均衡。
• 然而，Glucose、Age 与 BMI 是预测力最强的前三个特征。
• 相较之下，Pregnancies、SkinThicknes、Insulin 与 BloodPressure 的贡献不及前三者。

针对特定标签的总结图

这种方式可以更细粒度地概览每个特征对某一特定结果（标签）的影响。

在下面的示例中，shap_values[1] 表示对被分类为标签 1（患有糖尿病）的样本对应的 SHAP 值。

shap.summary_plot(shap_values[1], X_test)

从上图可以看到：

• Y 轴表示按平均绝对 SHAP 值排序的特征，类似于图 2。
• X 轴表示 SHAP 值。对于某一特征，正值会将模型预测推向所考察的标签（label=1），而负值则将预测推向相反类别（label=0）。
• 个体若血糖值较高（红点），更可能被诊断为糖尿病（阳性结果）；而血糖值较低则更可能不被诊断为糖尿病。
• 同样地，年龄较大的患者更可能被诊断为糖尿病。然而，对于年轻患者，模型似乎存在不确定性。

针对 Age 特征的这种不确定性，可以使用依赖图来获取更多洞见。

依赖图

与总结图不同，依赖图展示了在数据中每个样本上，某个特定特征与预测结果之间的关系。进行这种分析的原因有多种，不仅限于获取更细粒度的信息，还包括通过验证或挑战总结图或其他全局特征重要性度量的发现，来确认所分析特征的重要性。

依赖图显示，30 岁以下患者被诊断为糖尿病的风险较低；相反，30 岁以上个体更有可能被诊断为糖尿病。

LIME

LIME 全称为 Local Interpretable Model-agnostic Explanations（本地可解释、与模型无关的解释）。与针对整个数据集提供模型的全局理解不同，LIME 专注于解释模型对单个样本的预测。

LIME 解释器的设置主要分两步：（1）导入 lime 模块；（2）使用训练数据与目标拟合解释器。在此阶段，mode 设为 classification，与当前任务相对应。

# Import the LimeTabularExplainer module
from lime.lime_tabular import LimeTabularExplainer

# Get the class names
class_names = ['Has diabetes', 'No diabetes']

# Get the feature names
feature_names = list(X_train.columns)

# Fit the Explainer on the training data set using the LimeTabularExplainer
explainer = LimeTabularExplainer(X_train.values, feature_names =     
                                 feature_names,
                                 class_names = class_names, 
                                 mode = 'classification')

下面的代码片段会基于随机森林分类器，为测试数据中的第 8 个样本生成并显示 LIME 解释，并以表格形式呈现最终的特征贡献。

结果从左至右包含三部分关键信息：（1）模型预测，（2）特征贡献，（3）每个特征的实际取值。

可以看到，第 8 位患者被预测为患有糖尿病，置信度为 72%。模型做出该决定的原因包括：

• 患者的血糖值大于 99。
• 血压大于 70。

这些取值可在右侧表格中核对。

特定模型方法

与与模型无关的方法相反，这些方法只能应用于有限类别的模型。其中包括线性回归、决策树以及神经网络的可解释性。对于深度学习模型，可以利用诸如 DeepLIFT、Grad-CAM 或 Integrated Gradients 等技术进行解释。

当使用决策树模型时，可通过 scikit-learn 的 plot_tree 函数生成树形图，从上到下解释模型的决策过程，示例如下所示。

文章《深度学习——数据科学家的教程》将回答关于深度学习的常见问题，并通过真实案例探讨深度学习的各个方面。

在生成树形图之前，我们先用特定的超参数（如 max_depth 与 min_samples_leaf）训练一个决策树分类器。

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, plot_tree
dt_clf = DecisionTreeClassifier(max_depth = 3, min_samples_leaf = 2)
dt_clf.fit(X_train, y_train)

# Predict on the test data and evaluate the model
y_pred = dt_clf.predict(X_test)

print(classification_report(y_pred, y_test))

上述打印语句会生成如下模型分类报告。

模型的决策过程可通过以下代码进行可视化：

fig = plt.figure(figsize=(25,20))
_ = plot_tree(dt_clf,
               	feature_names = feature_names,
               	class_names = class_names,
               	filled=True)

通过检查树结构，可以追踪每个样本的决策路径，从而洞察模型行为并提升可解释性。

在上图中，每个节点表示基于某个特征取值的决策或分裂。对于内部节点，图中显示用于分裂的特征、分裂阈值、基尼不纯度以及到达该节点的样本数量。

在叶子节点中，会显示多数类别及样本数量。此外，节点颜色代表多数类别，颜色的深浅表示该节点中主导类别所占比例。例如，左分支的橙色节点对应糖尿病标签，而蓝色则对应非糖尿病。

XAI 的挑战与未来展望

随着 AI 技术持续进步并日益复杂，理解与解释算法以辨析其如何产生结果变得愈发具有挑战性，这也促使研究人员不断探索新方法并改进现有方法。

许多可解释 AI 模型需要对底层模型进行简化，可能会导致预测性能下降。此外，当前的可解释方法可能无法覆盖决策过程的所有方面，从而限制了解释的效用，尤其是在处理更复杂的模型时。

新的研究正致力于通过开发更有效的算法来增强可解释 AI 技术，既能应对伦理问题，又能提供更易用的解释。

最后，随着研究不断推进，我们更有可能获得更为成熟的方法，以促进透明性、可信度与公平性。

结论

本文概述了什么是可解释 AI，并介绍了一些有助于建立信任的原则，这些原则可为数据科学家与其他利益相关方提供相关技能，以构建可信模型并辅助制定可执行的决策。

我们还介绍了与模型无关与特定模型的方法，并重点讲解了前者中的 LIME 与 SHAP。此外，本文还强调了可解释 AI 的挑战、局限以及部分研究方向。

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