8、模型解释方法与可视化：从传统到白盒模型的深入剖析

模型解释方法与可视化：从传统到白盒模型的深入剖析

在机器学习领域，模型解释和可视化是理解模型性能、特征重要性以及潜在模式的关键环节。本文将深入探讨传统模型解释方法、维度缩减技术以及几种常见的白盒模型的解释和特征重要性分析。

1. 传统分类指标与局限性

在评估分类模型时，常用的指标有 F1 分数和马修斯相关系数（MCC）。
- F1 分数 ：也称为精确率和召回率的调和平均值，计算公式为 2TP / (2TP + FP + FN)。当数据集不平衡且不偏向精确率或召回率时，F1 分数是一个不错的选择。
- MCC ：源于生物统计学，考虑了真正例（TP）、假反例（FN）、真反例（TN）和假正例（FP）的比例，在不平衡分类任务中表现出色。其取值范围为 -1（完全不一致）到 1（完全一致），0 表示随机预测。

然而，单一指标往往不能全面反映模型的性能。例如，随机森林在召回率上表现出色，但 F1 和 MCC 分数较低，说明其精确率可能不佳。这表明在评估模型时，需要综合考虑多个指标。

2. 维度缩减方法

为了可视化复杂的特征关系，维度缩减方法是一种有效的手段。我们选择了主成分分析（PCA）、t - 分布随机邻域嵌入（t - SNE）和变分自编码器（VAE）三种方法进行比较。
- PCA ：是一种古老的维度缩减技术，通过对数据的协方差矩阵进行特征值分解来实现。它计算速度快，能将数据投影到不相关的维度上，保留最大方差的方向。
- t - SNE ：是一种较新的非线性维