6、机器学习模型解释与航班延误预测

机器学习模型解释与航班延误预测

在机器学习领域，模型解释性是一个至关重要的话题。它不仅有助于我们理解模型的决策过程，还能让我们发现数据中的潜在问题。下面将从模型解释性的关键概念、传统解释方法、挑战以及航班延误预测的实际案例等方面进行详细介绍。

模型解释性的关键概念

在分析心血管疾病风险因素的任务中，通过逻辑回归模型确定了四个主要风险因素：收缩压（ap_hi）、年龄、胆固醇和体重。其中，年龄是不可改变的因素。但需要注意的是，收缩压单独来看意义不大，因为它的解释依赖于舒张压（ap_lo），体重和身高也是如此。这表明特征之间的交互以及它们与目标变量的关系（线性或单调）在解释中起着关键作用。

此外，数据只是对真实情况的一种表示，可能存在错误。我们发现了一些异常值，如果不加以处理，可能会导致模型产生偏差。数据收集方式也是偏差的一个来源。例如，模型的主要特征都是客观和检查特征，而吸烟和饮酒却不是主要因素。为了验证是否存在样本偏差，需要与其他更可靠的数据集进行比较，检查当前数据集是否对饮酒者和吸烟者的代表性不足。另外，问题的提问方式也可能引入偏差，比如只询问当前是否吸烟，而不是是否曾长期吸烟。

还有一种偏差是排除偏差，即数据可能缺少解释模型试图描绘的真实情况的信息。例如，医学研究表明，孤立性收缩期高血压等血压问题会增加心血管疾病风险，而这些问题是由糖尿病、甲状腺功能亢进、动脉僵硬和肥胖等潜在疾病引起的。但数据中只能获取肥胖这一信息，其他信息缺失。如果要更好地解释模型的预测结果，就需要包含所有相关特征，否则会存在无法解释的差距。

在解释单个模型预测方面，可以通过绘制决策区域来实现。这是一种简单的方法，但存在很多局限性，尤其是在特征较多且相互作用频繁的情况下