7、可解释机器学习与深度学习方法解析

可解释机器学习与深度学习方法解析

1. 可解释机器学习方法

1.1 SHAP（Shapley Additive exPlanations）

SHAP 值源于合作博弈论中的 Shapley 值，是评估机器学习模型中特征对目标值影响的实用方法。它具有模型无关性，适用于各种类型的模型，能增强模型的透明度和可解释性。SHAP 值提供局部和全局解释，可揭示每个特征单独以及与其他特征组合时的作用。

Shapley 值最初由 Shapley 在博弈论中提出，用于公平分配合作博弈中玩家的收益。在机器学习中，每个特征类似于玩家，对模型的预测结果（总收益）做出贡献。SHAP 值将这一概念应用于机器学习，评估特征对预测结果的影响，遵循局部准确性、一致性和完整性原则。SHAP 集成了如 KernelSHAP 用于一般模型和 TreeSHAP 用于基于树的模型等方法，以高效计算 Shapley 值。

与其他方法相比，SHAP 基于博弈论，满足效率、对称性、虚拟性和可加性等标准，这是其他归因方法可能无法完全满足的独特属性。与 LIME 等其他模型无关的方法相比，SHAP 对特征贡献的归因更详细、公平，是理解和解释复杂机器学习模型预测的强大工具，还能通过展示特征的正负影响来解释复杂的模型行为。

SHAP 的优点包括：
- 模型无关性：可普遍应用于不同的机器学习算法。
- 提供局部和全局可解释性：既能解释单个预测，也能解释所有预测中特征的总体影响。
- 理论严谨：解释遵循效率、对称性和可加性等属性，确保解释的一致性和可靠性。

然而，SHAP 也有局限性：
- 计算复杂度高：尤其是对于具有许多特征或包含复杂交互