Вопрос или проблема
Согласно моей модели, если я отклоняю кого-то из-за их оценки, она должна предоставлять некоторые обоснования, какие переменные в основном способствовали решению об отклонении.
Обычно в моделях логистической регрессии это простая задача, где вы рассчитываете (Бета * X) для каждой переменной и выбираете 1 или 2 переменные, которые вызвали наибольшее снижение оценки.
Однако это не так просто для нелинейных моделей. Я был бы признателен за любые идеи по решению такой проблемы. Спасибо.
Попробуйте LIME. Другими словами, вычислите локальное представление вашей глобальной высоконелинейной модели для данного наблюдения. Этот локальный прокси должен быть достаточно простым, чтобы быть объяснимым. Решающие деревья или простые линейные регрессии – хорошие выборы.
Попробуйте Eli5
from eli5 import show_weights,show_prediction
show_weights(model)
show_prediction(model,data_point)
Другие способы – это Lime и SHAP.
Ответ или решение
Измерение вклада переменных в предсказания нелинейных моделей — это важная задача, особенно когда необходимо обосновать принимаемые решения. В вашем случае, когда требуется определить, какие переменные повлияли на решение отказать кандидату, нужно использовать адаптированные методы интерпретации для нелинейных моделей.
1. Проблема интерпретации нелинейных моделей
Нелинейные модели, такие как дерево решений, случайные леса, градиентный бустинг и нейронные сети, могут предлагать высокую точность, но часто сложны для интерпретации. В отличие от линейной регрессии, где веса (коэффициенты) переменных дают четкие указания на их вклад, в нелинейных моделях вклад переменных не так очевиден.
2. Методы интерпретации
Для решения этой задачи можно использовать несколько подходов:
Метод LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)
LIME создает локальную аппроксимацию вашего нелинейного меморандума, что позволяет простым модели, например, линейной регрессии или дереву решений, объяснить предсказания для конкретного наблюдения. Основные шаги:
- Сгенерируйте несколько вариаций наблюдения, добавляя небольшие случайные изменения.
- Оцените предсказания вашей модели для этих вариаций.
- Обучите простую модель на этих измененных данных, которая будет служить локальным приближением сложной модели.
Таким образом, вы сможете определить, какие переменные имеют наибольшее влияние на результат для конкретного наблюдения.
Метод SHAP (SHapley Additive exPlanations)
SHAP основывается на теории игр и оценивает вклад каждой переменной в предсказание, по аналогии с распределением выигрыша среди участников. Этот метод учитывает все возможные комбинации переменных, что делает его очень мощным и многообещающим. Основные преимущества:
- Позволяет получить как глобальные, так и локальные объяснения.
- Предоставляет информацию о взаимодействиях между переменными.
Для использования SHAP в Python можно использовать библиотеку shap, которая позволяет легко интерпретировать модель, получая значение каждого признака для каждого наблюдения.
Метод eli5
Библиотека eli5 может помочь визуализировать, как разные переменные влияют на предсказания. Она позволяет оценить вклады переменных через .show_weights() и .show_prediction() функции. Этот метод хорошо подходит для моделей, обученных с использованием scikit-learn.
3. Вывод
Для получения четкого объяснения, почему данное наблюдение получило определенный результат в вашей нелинейной модели, рассмотрите применение LIME или SHAP. Эти подходы помогут вам понять, какие переменные играют ключевую роль в принятии решений. К тому же, использование eli5 может дать быстрый и интуитивно понятный обзор ваших результатов. адаптируя вашу интерпретацию к нестандартному поведению и сложностям, присущим нелинейным моделям.
Применяя эти методы, вы не только улучшите интерпретируемость модели, но и сможете обосновать ваши решения, что имеет большое значение для повышения доверия к вашему аналитическому процессу.