25、特征重要性评估方法与模型可解释性

特征重要性评估方法与模型可解释性

在机器学习领域，理解模型中特征的重要性以及提高模型的可解释性是非常重要的。本文将介绍几种常见的特征重要性评估方法以及相关模型的可解释性实现方式。

1. 基于树的算法中的特征重要性

在基于树的算法中，一种易于处理的方法是贪心算法，不过它并不能保证得到全局最优解。对于树中每个用于分割的特征，都有与之相关的信息增益。特征的重要性顺序就是根据信息增益对特征进行排序的列表。如果使用的是随机森林而非单棵决策树，则需要计算森林中所有树的每个特征的信息增益平均值，并根据该平均值进行排序。由于在训练单个决策树时本身就会用到信息增益，因此无需额外计算。这样，基于树的算法自然就具备了示例级别的可解释性和对特征重要性的全局理解。

2. 线性回归中的特征重要性

2.1 线性回归背景

线性回归的目标是在给定一组特征和一个目标变量的情况下，找到特征的“最佳”线性组合来近似目标变量。该模型隐含的假设是输入特征与目标变量呈线性关系。“最佳”定义为使得线性组合与真实值相比均方根误差最小的一组系数，用公式表示为：
[y = \beta \cdot x + \epsilon, \epsilon \sim N(0, \sigma^2)]
其中，(\beta) 表示系数向量。

2.2 全局特征重要性

从上述公式可以直接得出全局特征重要性的概念。在回归中，与系数绝对值最大的特征相对应的特征，在全局上是最重要的特征。

2.3 示例级特征重要性

对于给定的示例，通过将示例与学习到的系数进行点积来得到预测结果。从逻辑上讲，在特征 - 系数乘积中