Вопрос или проблема
У меня есть сомнение. В данный момент я использую интегрированные градиенты для модели DNN для объяснимости. В этом случае мы можем задать базовое значение в качестве параметра функции. Я использую все нули для этого. Я использую библиотеку alibi для этого.
Что касается недифференцируемых моделей, я использую значения Шаплея в библиотеке shap. Я понимаю, что Шаплея работает, беря подмножество признаков. Можем ли мы добавить базовое значение, аналогичное IG, к Шаплею? Другими словами, модель с менее чем всеми признаками, все нули. И увидеть, как модель работает в этом случае.
Да, вы можете. Если, например, вы используете shap.KernelExplainer, то при инициализации он принимает аргумент data. Вы можете просто сделать это массивом numpy со всеми нулями, чтобы использовать его в качестве фона.
Ответ или решение
Да, вы можете добавить базовую линию (baseline) при использовании значений Шепли (Shapley values) в библиотеке SHAP. Поскольку вы уже знакомы с интегрированными градиентами (Integrated Gradients) и концепцией базовой линии в этом контексте, давайте рассмотрим, как это применимо к значениям Шепли.
Что такое базовая линия в контексте объяснимости моделей?
В методах, таких как интегрированные градиенты, базовая линия служит отправной точкой, от которой вы измеряете изменение выходного значения модели в ответ на изменение признаков. Использование нулевого вектора в качестве базовой линии означает, что вы хотите оценить, как модель реагирует на отсутствие каких-либо признаков.
Как установить базовую линию для значений Шепли в SHAP
При использовании библиотеки SHAP, подход к установке базовой линии немного отличается, но все же возможен. В частности, если вы используете shap.KernelExplainer, вы можете задать массив данных, который будет служить фоном для объяснения. Вы можете передать в качестве этого массива numpy-массив, заполненный нулями:
import numpy as np
import shap
# Ваши данные и модель
model = ... # Загрузите или создайте вашу модель
data = ... # Ваши выборки данных для обучения
# Установка нулевой базы для объяснений
background_data = np.zeros((1, data.shape[1])) # создает нулевой массив с нужной формой
explainer = shap.KernelExplainer(model.predict, background_data)
# Получение значений Шепли для нового примера
new_sample = data.iloc[0].values.reshape(1, -1)
shap_values = explainer.shap_values(new_sample)Преимущества использования базовой линии
- Сравнение с нулевым уровнем: Использование нулевой базовой линии позволяет непосредственно оценить влияние каждого признака относительно полного отсутствия информации.
- Интерпретация: Вы сможете легче интерпретировать результаты, понимая, как ваша модель реагирует на различные признаки, начиная с "пустого" состояния.
- Адаптивность: Этот подход может быть адаптирован для различных моделей, обеспечивая более глубокое понимание данных и их влияния на выход модели.
Заключение
Установка базовой линии в SHAP возможна и может быть полезна. Используя нулевой массив в shap.KernelExplainer, вы сможете понять, как ваша модель реагирует на отсутствие информации в отличие от других значений, что предоставит вам глубокое понимание поведения вашей модели. Это особенно полезно для оптимизации и улучшения моделей на основе полученных объяснений.