- Вопрос или проблема
- Очень разнообразно в общем – они захватывают разные вещи
- Иллюстративные примеры
- Ответ или решение
- Какова степень совпадения важности признаков из модели машинного обучения с причинно-следственными диаграммами
- 1. Природа моделей машинного обучения и причинных диаграмм
- 2. Важность признаков и ее интерпретация
- 3. Ограниченность интерпретации
- 4. Рекомендации и выводы
Вопрос или проблема
Заголовок в значительной степени охватывает мой вопрос, но чтобы подробнее его объяснить: учитывая данные (предположим, для простоты, что это достаточно хорошее представление подлежащего распределения) для задачи бинарной классификации (снова, для простоты и чтобы дать представление о групах лечения и контроля), когда мы используем модель машинного обучения, такую как случайный лес, мы, в конечном счете, получаем важность признаков из обученной модели. Обучение позаботилось о несоответствии данных с использованием увеличенного или уменьшенного выборки или какого-то другого метода, а также использовало правильные выборки, такие как стратифицированные во время обучения и валидации, чтобы имитировать рандомизированные контролируемые испытания. Давайте также предположим, что у нас есть все конфаунды в списке признаков, т.е. никаких других конфаундов не осталось.
Я знаю, что модель машинного обучения могла бы только надеяться выучить корреляции, но, безусловно, не причинно-следственные связи между признаками. Насколько далеко или близко будет график важности признаков от фактической причинной структуры? Конечно, не будет никаких причинных стрелок на графике важности признаков. Будет ли первое предположение о причинных стрелках, идущих от наиболее важного признака к наименее важному признаку, слишком далеко от реальности? Я искренне пытаюсь понять этот вопрос, а не высказать мнение. Если есть какие-либо ссылки, обсуждающие это, это также будет полезно.
Очень разнообразно в общем – они захватывают разные вещи
Ключевая часть причинных диаграмм заключается в идентификации графа, кодирующего предсказательные связи между переменными, которые согласуются с их утверждениями о условной независимости. См. здесь для введения в причинные графы. Напротив, стандартный алгоритм машинного обучения просто использует все остальные переменные для лучшего предсказания целевой переменной, не обращая внимания на условные независимости.
Возможно, что важность признаков будет нести какую-то информацию о причинных зависимостях между признаками и целью (например, если переменные, которые не являются прямыми причинами, не полезны для предсказания цели). Тем не менее, это не обязательно так, и в общем нет способа это узнать.
Что касается любых отношений между признаками, карта важности признаков не является подходящим индикатором для причинности или чего-либо другого на самом деле – она только измеряет предсказательную важность признаков относительно цели.
Иллюстративные примеры
1. Предположим, что все признаки являются прямыми или косвенными причинами цели (например, генетические предрасположенности к заболеванию)
Модель машинного обучения может правильно определить, что косвенные причины не нужны для предсказания, отвергнуть их и присвоить важность прямым причинам пропорционально их причинному влиянию. В этом случае важность признаков может быть хорошим прокси для причинного влияния признаков на цель.
2. Предположим, что все признаки являются эффектами цели (например, симптомы заболевания)
Модель машинного обучения может хорошо предсказывать, но любые отношения, которые она найдёт, будут направлены в противоположную сторону от фактического причинного направления. В этом случае важность признаков даст очень неправильное представление о причинных отношениях между признаками и целью.
Ответ или решение
Какова степень совпадения важности признаков из модели машинного обучения с причинно-следственными диаграммами
Вопрос о том, насколько близка информация о важности признаков, полученная из модели машинного обучения (например, случайного леса), к истинной причинной структуре данных, является актуальным при анализе и интерпретации результатов ML-моделей. Давайте детально рассмотрим этот вопрос.
1. Природа моделей машинного обучения и причинных диаграмм
Модели машинного обучения, такие как случайные леса, выполняют задачу предсказания, основываясь на корреляциях между входными признаками и целевой переменной. Они игнорируют причинные связи и условные зависимости, что делает их подход к идентификации важности признаков значительно отличным от того, что делают причинные диаграммы.
Причинные диаграммы, в свою очередь, представляют собой графические представления причинно-следственных отношений между переменными, кодируя предположения о том, как одна переменная влияет на другую. Эти диаграммы учитывают условные независимости и могут помочь в формулировании гипотез о возможных механизмах действия.
2. Важность признаков и ее интерпретация
Важно понимать, что важность признаков в контексте моделей ML измеряет предсказательную силу этих признаков по отношению к целевой переменной, но не обязательно отражает истинную причинную силу:
-
Если все признаки являются прямыми или косвенными причинами целевой переменной: Модель может верно определить важные признаки, и тогда их важность может служить приблизительным индикатором причинного влияния.
-
Если все признаки являются следствиями целевой переменной: В этом случае модель может показывать высокую важность, но логика будет обратной: признаки, согласно модели, могли бы казаться причиной, хотя на самом деле это было бы следствием.
3. Ограниченность интерпретации
Расположение признаков в графиках важности не может больше сообщать о причинных отношениях, чем дает информация о корреляции. Например, даже если ваша модель правильно распределяет важность между признаками, это не означает, что она объясняет реальные механизмы, связанные с целевой переменной. Возможны ситуации, когда переменные, которые оказались менее важными, на самом деле могут иметь более значимое, но скрытое влияние на целевой результат, о чем модель не может знать.
4. Рекомендации и выводы
-
Понимание ограничений: всегда учитывайте, что важность признаков отражает только предсказательную мощь, но не их причинную роль.
-
Используйте комбинированные подходы: сочетание методов ML с более строгими причинными методами (например, структурными уравнениями) может помочь лучше понять, как факторы влияют на целевую переменную.
-
Дальнейшие исследования: рекомендуется ознакомиться с литературой по причинальному выводу, например, работы Джуда Перл и других исследователей в этой области, чтобы глубже понять, как корреляции могут быть связаны с причинно-следственными отношениями.
В общем, хотя важность признаков может предоставлять некоторое представление о влиянии переменных, она не может быть надежно интерпретирована как причинные связи. Использование как методов ML, так и причинных диаграмм может значительно обогатить анализ и интерпретацию данных.