Вопрос или проблема
Я пытаюсь использовать SHAP для интерпретируемости в своей пользовательской модели глубокого обучения, в частности, применяю PermutationExplainer() к моей модели диагностики сердечно-сосудистых заболеваний. Входные данные модели представляют собой пакет 12-канальных ЭКГ сигналов с формой (5, 5000, 12).
Однако я сталкиваюсь с ошибками при попытке вычислить значения SHAP. Кто-либо испытывал аналогичные проблемы при применении SHAP к моделям глубокого обучения, особенно используя PermutationExplainer?
Код модели:
#Создайте последовательную версию вашей модели
sequential_model = keras.Sequential([
keras.layers.InputLayer(shape=(5000, 12)),
keras.layers.Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu'),
keras.layers.MaxPooling1D(pool_size=2),
keras.layers.Flatten(),
keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
keras.layers.Dense(20, activation='softmax')
])
#Перенос весов из оригинальной функциональной модели
sequential_model.set_weights(model.get_weights())
Код, который вызывает ошибку:
explainer4 = shap.Explainer(sequential_model.predict, background_data)
shap_values = explainer4(background_data,max_evals = 10001)
Ошибка:
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
...
TypeError: 'numpy.ndarray' объект не является вызываемым
Судя по всему, ошибка возникает в процессе объяснения SHAP. Я подозреваю, что проблема может быть связана с тем, как данные передаются в PermutationExplainer, но не знаю, как это исправить.
Кто-либо еще сталкивался с этой проблемой или имеет предложения о том, как правильно применить PermutationExplainer в этом контексте? Буду признателен за любую помощь!
Я попробовал различные подходы, такие как:
- Убедиться, что background_data имеет правильный тип данных.
background_data = np.array(background_data)
- Использование меньшего размера фоновых данных
background_data = background_data[:5]
Но это не помогло.
Ответ или решение
Проблемы с использованием SHAP PermutationExplainer для настройки глубокой модели на основе ЭКГ с 12 проводами
Использование SHAP (SHapley Additive exPlanations) для интерпретируемости моделей глубокого обучения, особенно в такой сложной области, как диагностика сердечно-сосудистых заболеваний по данным ЭКГ, может вызвать ряд трудностей. В данном случае вы пытаетесь применить PermutationExplainer к модели с вводом в виде сигналов 12-канальной ЭКГ. Предположим, что вы столкнулись с ошибкой, говорящей о том, что ‘numpy.ndarray’ объект не является вызываемым. Рассмотрим возможные причины проблемы и решения, которые помогут вам успешно использовать SHAP.
Основные проблемы
-
Неверный формат предсказательных методов: Ошибка
TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callableобычно возникает из-за того, что для аргументаpredictпередается не функция, а массив. Убедитесь, что вы передаете функцию, а не ее вывод.В вашем коде вы, вероятно, используете
sequential_model.predict, который возвращает метод предсказания модели. Вместо этого вам нужно передать саму функцию с помощью lambda или другой способ.Решение:
explainer4 = shap.Explainer(lambda x: sequential_model.predict(x), background_data) -
Проблемы с форматом входных данных: Убедитесь, что
background_data, который вы передаете вExplainer, имеет правильный формат и размерность. Для вашей модели ожидается вход с размерами(batch_size, 5000, 12). Убедитесь, что ваши данные имеют именно такую форму. -
Проблемы с использованием PermutationExplainer:
PermutationExplainerтребует некоторого количество входных данных для вычисленияSHAPзначений. Еслиbackground_dataнедостаточно велик, это может привести к проблемам с вычислениями, особенно если вы используетеmax_evals, которое слишком велико.Решение:
Используйте более компактный массив в качествеbackground_data, чтобы убедиться, что ваш вызов достаточно эффективен:background_data = background_data[:5] # Проверяйте, чтобы количество было разумным. -
Эффективность модели: Обратите внимание, что если ваша модель не была обучена и не готова к предсказаниям (например, если модель некорректно инициализирована или она не адаптирована к данным), это может вызвать множество проблем. Убедитесь, что вы тестируете модель на валидных данных после ее обучения.
Результаты и выводы
После выполнения вышеуказанных шагов, ваш код для применения SHAP должен выглядеть следующим образом:
# Создание экземпляра объяснителя
explainer4 = shap.Explainer(lambda x: sequential_model.predict(x), background_data)
# Получение значений SHAP
shap_values = explainer4(background_data, max_evals=10001)Также убедитесь, что вы используете последнюю версию библиотеки SHAP, так как изменения в API могут также стать причиной проблем. Регулярно обновляйте библиотеки, чтобы использовать самые новые функции и исправления.
В случае, если появятся дополнительные вопросы, связанных с SHAP или вашим конкретным применением в области ЭКГ, обратитесь к документации или сообществу, так как это может быть полезным в выявлении проблем, специфичных для вашей модели или данных.