21、利用Python库实现AI模型可解释性及客户流失建模应用

利用Python库实现AI模型可解释性及客户流失建模应用

1. XAI技术概述

可解释人工智能（XAI）技术可根据其范围（局部或全局）以及与所应用模型的关系（特定于模型或与模型无关）进行分类。了解不同类型的XAI技术及其应用方式，有助于从业者为特定情况选择最合适的技术，并更好地理解AI模型的行为。

2. 用于模型可解释性的Python库

2.1 ELI5

• 功能 ：ELI5是一个Python库，可用于可视化和调试机器学习模型，支持局部和全局解释。它支持XGBoost、LightGBM、scikit - learn、Lightning和CatBoost等库，旨在使解释易于普通受众理解，包括那些没有AI或ML背景的人。
• 示例 ：假设一个AI模型根据患者的年龄、性别和病史等医疗特征预测患者患特定疾病的可能性。如果模型预测某患者有很高的患病可能性，ELI5可以提供一个简单易懂的解释，例如“根据您的年龄、性别和病史，我们的模型预测您有很高的患病几率。因为根据我们的数据，具有类似特征的人患病风险很高”。
• 实现步骤 ：
  1. 训练并部署要解释的AI模型，它可以是ML模型、DL模型或其他类型的AI模型。
  2. 选择要解释的模型的输入或输出，可以是模型的单个预测或一批预测。
  3. 选择适合模型和所需解释类型的ELI5解释方法，如提供特征重要性解释、显著性图和反事实的方法。
  4. 使用选定的ELI5方法为模型的