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    來源：DeepHub IMBA
              
                  本文
                  
                    約1500
                  
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              本文為你介紹6個用于可解釋性的Python框架。

隨著人工智能的發(fā)展為了解決具有挑戰(zhàn)性的問題，人們創(chuàng)造了更復(fù)雜、更不透明的模型。AI就像一個黑匣子，能自己做出決定，但是人們并不清楚其中緣由。建立一個AI模型，輸入數(shù)據(jù)，然后再輸出結(jié)果，但有一個問題就是我們不能解釋AI為何會得出這樣的結(jié)論。需要了解AI如何得出某個結(jié)論背后的原因，而不是僅僅接受一個在沒有上下文或解釋的情況下輸出的結(jié)果。
可解釋性旨在幫助人們理解：

如何學(xué)習(xí)的?
學(xué)到了什么?
針對一個特定輸入為什么會做出如此決策?
決策是否可靠?

在本文中，我將介紹6個用于可解釋性的Python框架。

SHAP

SHapley Additive explanation (SHapley Additive explanation)是一種解釋任何機(jī)器學(xué)習(xí)模型輸出的博弈論方法。它利用博弈論中的經(jīng)典Shapley值及其相關(guān)擴(kuò)展將最優(yōu)信貸分配與局部解釋聯(lián)系起來（詳見論文的細(xì)節(jié)和引用）。
數(shù)據(jù)集中每個特征對模型預(yù)測的貢獻(xiàn)由Shapley值解釋。Lundberg和Lee的SHAP算法最初發(fā)表于2017年，這個算法被社區(qū)在許多不同的領(lǐng)域廣泛采用。

使用pip或conda安裝shap庫。

        
          # install with pip
        
        
          pip install shap
        
        
          
            

        
        
          # install with conda
        
        
          conda install -c conda-forge shap

使用Shap庫構(gòu)建瀑布圖

使用Shap庫構(gòu)建Beeswarm圖

使用Shap庫構(gòu)建部分依賴圖

LIME

在可解釋性領(lǐng)域，最早出名的方法之一是LIME。它可以幫助解釋機(jī)器學(xué)習(xí)模型正在學(xué)習(xí)什么以及為什么他們以某種方式預(yù)測。Lime目前支持對表格的數(shù)據(jù)，文本分類器和圖像分類器的解釋。
知道為什么模型會以這種方式進(jìn)行預(yù)測對于調(diào)整算法是至關(guān)重要的。借助LIME的解釋，能夠理解為什么模型以這種方式運行。如果模型沒有按照計劃運行，那么很可能在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段就犯了錯誤。

使用pip安裝：

      
        pip install lime

LIME 構(gòu)建的局部解釋圖

LIME構(gòu)建的Beeswarm 圖

Shapash

“ Shapash是一個使機(jī)器學(xué)習(xí)對每個人都可以進(jìn)行解釋和理解Python庫。Shapash提供了幾種類型的可視化，顯示了每個人都能理解的明確標(biāo)簽。數(shù)據(jù)科學(xué)家可以更輕松地理解他們的模型并分享結(jié)果。最終用戶可以使用最標(biāo)準(zhǔn)的摘要來理解模型是如何做出判斷的。”
為了表達(dá)數(shù)據(jù)中包含故事、見解和模型的發(fā)現(xiàn)，互動性和漂亮的圖表必不可少。業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)科學(xué)家/分析師向AI/ML結(jié)果展示和互動的最佳方法是將其可視化并且放到web中。Shapash庫可以生成交互式儀表盤，并收集了許多可視化圖表。與外形/石灰解釋性有關(guān)。它可以使用SHAP/Lime作為后端，也就是說它只提供了更好看的圖表。

使用Shapash構(gòu)建特征貢獻(xiàn)圖

使用Shapash庫創(chuàng)建的交互式儀表板

使用Shapash構(gòu)建的局部解釋圖

InterpretML

InterpretML是一個開源的Python包，它向研究人員提供機(jī)器學(xué)習(xí)可解釋性算法。InterpretML支持訓(xùn)練可解釋模型(glassbox)，以及解釋現(xiàn)有的ML管道(blackbox)。
InterpretML展示了兩種類型的可解釋性：glassbox模型——為可解釋性設(shè)計的機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如：線性模型、規(guī)則列表、廣義可加模型）和黑箱可解釋性技術(shù)——用于解釋現(xiàn)有系統(tǒng)（如：部分依賴，LIME）。使用統(tǒng)一的API并封裝多種方法，擁有內(nèi)置的、可擴(kuò)展的可視化平臺，該包使研究人員能夠輕松地比較可解釋性算法。InterpretML還包括了explanation Boosting Machine的第一個實現(xiàn)，這是一個強(qiáng)大的、可解釋的、glassbox模型，可以像許多黑箱模型一樣精確。

使用InterpretML構(gòu)建的局部解釋交互式圖

使用InterpretML構(gòu)建的全局解釋圖

ELI5

ELI5是一個可以幫助調(diào)試機(jī)器學(xué)習(xí)分類器并解釋它們的預(yù)測的Python庫。目前支持以下機(jī)器學(xué)習(xí)框架：

scikit-learn
XGBoost、LightGBM CatBoost
Keras

ELI5有兩種主要的方法來解釋分類或回歸模型：

檢查模型參數(shù)并說明模型是如何全局工作的；
檢查模型的單個預(yù)測并說明什么模型會做出這樣的決定。

使用ELI5庫生成全局權(quán)值

使用ELI5庫生成局部權(quán)重

OmniXAI

OmniXAI (Omni explained AI的簡稱)，是Salesforce最近開發(fā)并開源的Python庫。它提供全方位可解釋的人工智能和可解釋的機(jī)器學(xué)習(xí)能力來解決實踐中機(jī)器學(xué)習(xí)模型在產(chǎn)生中需要判斷的幾個問題。對于需要在ML過程的各個階段解釋各種類型的數(shù)據(jù)、模型和解釋技術(shù)的數(shù)據(jù)科學(xué)家、ML研究人員，OmniXAI希望提供一個一站式的綜合庫，使可解釋的AI變得簡單。

以下是OmniXAI提供的與其他類似庫的對比：

最后，下面是這6個框架的官方地址：
https://shap.readthedocs.io/en/latest/index.html https://github.com/marcotcr/lime https://shapash.readthedocs.io/en/latest/ https://interpret.ml/ https://eli5.readthedocs.io/ https://github.com/salesforce/OmniXAI
作者：Moez Ali?編輯：黃繼彥

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作者：陸勤

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