19、可解释人工智能：规则系统与计算机视觉模型解读

可解释人工智能：规则系统与计算机视觉模型解读

在人工智能领域，模型的可解释性至关重要。它不仅能帮助我们理解模型的决策过程，还能增强用户对模型的信任。本文将深入探讨规则系统的可解释性以及计算机视觉模型的解释需求。

规则系统的可解释性

规则系统相对容易向最终用户解释，因为规则可以表示为 if/else 条件。专家系统是一种模拟真实决策过程的程序，通过简单推理解决复杂问题，以 if/else/then 条件呈现。

专家系统的组成

专家系统由知识基和推理引擎两部分组成：
- 知识基 ：通常是一种本体，是知识的形式化表示，用于存储专家系统的推理规则，使决策过程更加明确，便于决策者理解。
- 推理引擎 ：可以是基于规则的系统或机器学习驱动的系统，使用前向链和后向链两种推理方式来得出决策规则。

前向链和后向链推理

• 前向链 ：从基本特征中提取抽象特征，最终得出决策。例如在结构化数据问题中，特征的组合形成抽象特征，进而得出最终决策，并且可以追溯决策的形成过程。
• 后向链 ：目的是理解为什么做出某个决策，决策引擎会寻找导致该决策的条件，如判断一封邮件是否为垃圾邮件。

使用 Scikit-Learn 进行规则提取

以电信客户流失预测数据集为例，展示如何使用 Python 的 Scikit-Learn 库解释基于决策树模型的规则：
1. 数据预处理