使用Amazon SageMaker Clarify和SHAP解释模型预测

使用Amazon SageMaker Clarify和SHAP解释模型预测

data-science-on-aws AI and Machine Learning with Kubeflow, Amazon EKS, and SageMaker 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/data-science-on-aws

引言

在当今数据驱动的商业环境中，机器学习模型的可解释性变得越来越重要。随着业务需求的扩展和法规要求的增加，理解模型为何做出特定决策变得至关重要。本文将介绍如何使用Amazon SageMaker Clarify结合SHAP(SHapley Additive exPlanations)方法来解释模型预测，帮助数据科学家和业务决策者理解模型行为。

什么是模型可解释性

模型可解释性是指理解机器学习模型如何从输入特征得出预测结果的能力。对于黑盒模型（如深度学习模型），可解释性尤为重要，因为它能帮助：

• 识别模型决策中的潜在偏差
• 验证模型是否符合业务逻辑
• 满足监管合规要求
• 建立利益相关者对模型的信任

Amazon SageMaker Clarify简介

Amazon SageMaker Clarify是AWS提供的一项服务，旨在帮助数据科学家检测和解释机器学习模型中的偏差，并提供模型预测的可解释性。它使用SHAP方法来量化每个输入特征对最终预测的贡献程度。

SHAP方法概述

SHAP (SHapley Additive exPlanations) 是一种基于数学理论的方法，用于解释任何机器学习模型的输出。它的核心思想是将预测值分配给每个特征，反映该特征对预测的贡献：

• 基于数学理论中的Shapley值概念
• 提供全局和局部解释能力
• 适用于各种类型的机器学习模型
• 能处理特征间的交互作用

实施步骤详解

1. 环境准备

首先需要设置必要的AWS和SageMaker环境：

import boto3
import sagemaker
import pandas as pd
import numpy as np

sess = sagemaker.Session()
bucket = sess.default_bucket()
role = sagemaker.get_execution_role()
region = boto3.Session().region_name

sm = boto3.Session().client(service_name="sagemaker", region_name=region)

2. 准备测试数据

为了解释模型预测，我们需要准备测试数据。数据应采用JSONLines格式，与模型输入格式匹配：

test_data_explainability_path = "./data-clarify/test_data_explainability.jsonl"

然后将数据上传到S3存储桶：

test_data_explainablity_s3_uri = sess.upload_data(
    bucket=bucket, key_prefix="bias/test_data_explainability", path=test_data_explainability_path
)

3. 获取模型信息

从SageMaker管道执行中获取已训练模型的ARN和名称：

for execution_step in steps["PipelineExecutionSteps"]:
    if execution_step["StepName"] == "CreateModel":
        model_arn = execution_step["Metadata"]["Model"]["Arn"]
        break

pipeline_model_name = model_arn.split("/")[-1]

4. 配置Clarify处理器

初始化SageMaker Clarify处理器：

from sagemaker import clarify

clarify_processor = clarify.SageMakerClarifyProcessor(
    role=role, instance_count=1, instance_type="ml.c5.2xlarge", sagemaker_session=sess
)

5. 配置数据、模型和SHAP参数

数据配置(DataConfig)

explainability_report_prefix = "bias/explainability-report-{}".format(pipeline_model_name)
explainability_output_path = "s3://{}/{}".format(bucket, explainability_report_prefix)

explainability_data_config = clarify.DataConfig(
    s3_data_input_path=test_data_explainablity_s3_uri,
    s3_output_path=explainability_output_path,
    headers=["review_body", "product_category"],
    features="features",
    dataset_type="application/jsonlines",
)

模型配置(ModelConfig)

model_config = clarify.ModelConfig(
    model_name=pipeline_model_name,
    instance_type="ml.m5.4xlarge",
    instance_count=1,
    content_type="application/jsonlines",
    accept_type="application/jsonlines",
    content_template='{"features":$features}',
)

SHAP配置(SHAPConfig)

shap_config = clarify.SHAPConfig(
    baseline=[{"features": ["ok", "Digital_Software"]}],
    num_samples=5,
    agg_method="mean_abs",
)

6. 运行可解释性分析

clarify_processor.run_explainability(
    model_config=model_config,
    model_scores="predicted_label",
    data_config=explainability_data_config,
    explainability_config=shap_config,
    wait=False,
    logs=False,
)

7. 监控和获取结果

可以监控处理作业的状态，并在完成后从S3下载报告：

running_processor.wait(logs=False)
!aws s3 cp --recursive $explainability_output_path ./explainability_report/

解读可解释性报告

生成的可解释性报告包含以下关键信息：

1. 特征重要性：显示每个特征对模型预测的总体影响
2. 单个预测解释：展示特定预测中各个特征的贡献
3. SHAP值分布：可视化SHAP值在不同特征上的分布
4. 特征交互：识别特征之间的交互作用

报告以交互式HTML格式呈现，可以在Amazon SageMaker Studio中直接查看，也可以下载到本地浏览器中打开。

最佳实践

1. 选择合适的基线：基线值对SHAP解释有重要影响，应选择有代表性的样本
2. 调整样本数量：更多样本提供更准确的解释，但会增加计算成本
3. 考虑特征相关性：SHAP假设特征独立，实际应用中需注意特征相关性
4. 结合业务知识：技术解释应与业务理解相结合，确保解释合理
5. 定期更新解释：随着数据和模型的变化，应定期重新生成解释

结论

通过Amazon SageMaker Clarify和SHAP方法，数据科学家可以：

• 深入理解模型决策过程
• 识别潜在偏差和不公平性
• 验证模型是否符合业务预期
• 向非技术利益相关者解释模型行为

这种方法特别适用于需要高透明度或受监管的行业，如金融、医疗和公共部门。通过将模型解释集成到机器学习工作流中，组织可以构建更可信、更可靠的AI系统。

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