SHAP 的局限性

SHAP 如何受到特征依赖性、因果推理和人为偏见的影响

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SHAP 是最流行的 IML/XAI 方法。它是一种强大的方法,可用于了解我们的模型如何进行预测。

但不要让受欢迎程度说服你。

SHAP 仍有局限性。使用该方法得出结论时需要牢记这些局限性。

我们将讨论 4 个重要的限制:

  • 第一个来自 SHAP 包本身

  • 第二个来自于 SHAP 值的计算方式——我们假设特征是独立的

  • 第三个是我们如何使用它们——不是为了因果推理

  • 最后一点来自于人类使用它们的方式——我们编造故事

  • 1 SHAP 包

    第一个与 SHAP 包本身有关。内核 SHAP 在理论上是一种与模型无关的方法,但这并不意味着它在实践中也是与模型无关的。为什么?因为它尚未在所有包中实现。

    就我个人而言,我已经将该软件包与 5 个建模软件包一起使用:Scikit learns、XGBoost、Catboost、PyTorch 和 Keras。请记住,如果你使用的是不太流行的建模框架,可能会遇到一些麻烦。即使是深度学习软件包,SHAP 也可能相当不稳定。我很难让它与 PyTorch 一起工作

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### 回答1: Kernel SHAP (SHapley Additive exPlanations) 是一种用于解释模型预测的方法。它通过计算数据点对模型预测的贡献来解释模型的预测结果。但它也有一些缺陷: 1. 计算复杂度高:Kernel SHAP 的计算复杂度是指数级的,这意味着它在处理大型数据集时可能会很慢。 2. 数值稳定性差:Kernel SHAP 使用核函数来计算贡献,这可能会导致数值稳定性问题。 3. 可解释性差:Kernel SHAP 计算的是数据点之间的相对贡献,而不是绝对贡献。这可能会导致可解释性差。 4. 无法处理高维数据:Kernel SHAP 是基于核函数的,需要计算样本之间的相似性,在高维空间中这是困难的。 ### 回答2: Kernel SHAP是一种用于解释机器学习模型预测的技术,它通过估计每个特征对于给定预测的重要性来提供解释。然而,Kernel SHAP还是存在一些缺陷,如下所述: 1. 计算复杂度高:Kernel SHAP的计算复杂度随着特征数量的增加而增加。在计算Shapley value(Shap值)时,需要计算每个特征子集的贡献值,这导致计算时间较长,尤其是当特征维度较高时。 2. 排列组合爆炸:Kernel SHAP基于Shapley值的计算,需要对特征子集进行排列组合,以估算每个特征对预测的贡献。当特征数量较大时,排列组合的组合数会呈指数级增长,导致计算变得非常困难。 3. 核函数选择的主观性:Kernel SHAP使用核函数来计算每个特征子集的贡献值。不同的核函数选择可能会导致解释结果的不同,造成对模型预测的解释不确定性。 4. 依赖训练数据:Kernel SHAP的计算依赖于训练数据,它需要通过Monte Carlo采样方法来估计Shapley值。这意味着对于训练数据的分布和数量都有一定的要求,如果训练数据不足或者不符合模型假设,可能会导致解释结果的不准确性。 综上所述,虽然Kernel SHAP可以提供机器学习模型预测的解释,但它仍然存在一些缺陷,包括计算复杂度高、排列组合爆炸、核函数选择主观性以及对训练数据的依赖。这些缺陷限制了Kernel SHAP在实际应用中的可行性和可靠性。 ### 回答3: Kernel SHAP是一种解释模型预测的黑盒模型的方法,它通过计算每个特征对于模型预测的贡献来提供解释。然而,Kernel SHAP方法也存在一些缺陷。 首先,Kernel SHAP方法计算量大。它需要对每个特征子集进行组合,计算许多次模型预测并计算一个权重,这会在处理大规模数据集时导致计算时间较长。虽然可以通过近似方法来加快计算速度,但这可能会影响解释结果的准确性。 其次,Kernel SHAP方法预设了一个基线特征向量,用于计算特征对预测的贡献。这种假设可能无法完全符合实际情况,因为不同的基线特征向量可能会导致不同的解释结果。因此,选择合适的基线特征向量对于解释结果的准确性非常重要。 此外,Kernel SHAP方法对于高度相关的特征处理不够准确。当特征之间存在很强的相关性时,Kernel SHAP方法可能无法准确地分配贡献度。因为它假设每个特征在不同子集中的贡献度是独立的,而在高度相关的特征中,这种假设可能不成立。 最后,Kernel SHAP方法只能提供每个特征对于模型预测的相对贡献,而不能提供对预测结果的全局解释。如果需要理解整个模型的功能和决策过程,Kernel SHAP方法可能无法提供足够准确和全面的解释。 综上所述,Kernel SHAP方法虽然是一种有用的解释模型预测的方法,但仍然存在一些局限性。在使用时需要注意上述缺陷,并结合具体情况进行解释和分析。
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