图片中,你花数小时训练并微调模型 仔细分析高山数据然而,你对影响预测的因素缺乏清晰理解,结果发现难以进一步改进
if you have found yourself in a problem, 试图理解黑盒内出物,你身处正确位置文章深入启迪域SHAP(共享增益解释)值强力框架帮助解释模型决策过程, 并解释你如何利用它的力量轻而易举优化并调试ML模型
开始吧
调试模型使用SHAP值
模型调试是一个基本过程 需要定位并纠正问题 机器学习模型培训与评价阶段现场SHAP提供重要帮助帮助我们实现以下目标:
- 一号识别影响预测特征
- 2探索模型行为
- 3检测模型偏差
- 4评估模型稳健性
识别影响预测特征
模型调试的一个固有部分涉及确定显著影响预测特征SHAP值作为本任务的一个精密工具,授权你识别关键变量以决定模型输出
使用 SHAP值可评价每个特征相对贡献,提供对驱动模型预测关键因素的深入了解透视多实例SHAP值有助于确定模型一致性或显示特征是否产生过大影响,可能导致偏差或损害预测可靠性
SHAP值显示为确定模型预测全景中有影响的特征的强效工具帮助精化调试模型,而汇总依赖图则作为有效可视化辅助工具促进理解则非常重要。下段将查看其中一些图
探索模型行为
模型有时显示混淆输出或意外行为,使理解内部功用至关紧要举个例子 假设你有一个欺诈检测模型 意外标记合法交易为欺诈 给客户带来不便SHAP可以证明在这里极值
- SHAP值量化每个特征对预测的贡献,有助于解释为什么某笔交易归为欺诈性交易
- SHAP值可帮助从业者探索信用历史等特征变化如何影响分类
- 分析多实例SHAP值可揭开模型失效或失灵的假想
检测模型偏差
模型中的比斯可产生深远影响,加剧社会悬殊和不公SHAP值通过量化每个特征对模型预测的影响促进识别潜在偏差源
仔细检查SHAP值可使数据科学家辨识模型决策是否受歧视因素影响认知帮助从业者通过特征表示调整、纠正数据偏差或采纳公平认知方法消除偏差
实践者以这些信息为条件,可积极努力减少偏差,确保其模型维护公平性。解决偏向并保障机器学习模型公平性是一项基本道德义务
评估模型稳健性
模型稳健性在模型性能中起着关键作用,确保各种假想中的可靠性
- SHAP值检验特征对不同样本的贡献一致性,使数据科学家能够测量模型的稳定性和可靠性
- 通过剖析SHAP值在每个特征中的稳定性,从业者可识别前后不一或多变行为
- 实践者通过识别不稳定贡献特征,可侧重于通过数据预处理、特征工程或模型调整改善这些方面。
异常点表现为警告信号,突出模型中潜在的缺陷或不稳定性数据科学家可以随同理解采取定向措施提高模型可靠性
模式调试策略
优化模型使用SHAP值
SHAP值可帮助数据科学家优化机器学习模型提高性能和效率,允许他们检查以下内容:
- 一号特征工程
- 2模型选择
- 3双参数调优
特征工程
有效特征工程是提高模型性能的著名技术通过理解不同特征对预测的影响,你可优先优化特征工程工作SHAP值为这一进程提供重要深入知识
分析数据科学家更精确地理解特征重要性、交互作用和关系使这些功能能集中特征工程,最大限度地提取相关和有影响特征
SHAP值执行者可以:
- 发现有影响的特征SHAP值高亮特征对预测产生极大影响,从而能够在特征工程期间优先排序
- 识别无关特征特征持续低SHAP遍历量可能较少并有可能裁剪以简化模型
- 发现交互SHAP值可暴露意外特征交互作用,促进生成新的提高性能特征
SHAP值简化特征工程过程,通过便利提取最相关特征增强模型预测能力
最佳特征工程工具
模型选择
模型选择建立高性能模型的关键步骤需要从候选模型池中选择最优模型SHAP值可通过以下方式帮助这一进程:
- 模型比较:SHAP值计算出每种模型,允许对比特征重要性排名,深入了解不同模型如何利用特征组成预测
- 复杂度评价SHAP值表示模型过分依赖复杂交互或高心性特征,这些特征可能更容易超配
双参数调优
超参数调优是推导模型性能的关键阶段 需要优化模型超参数SHAP值可用 :
- 引导调优过程:如果SHAP值表示树基模型对特征的过度依赖,则最大深度超参数减低可将模型乘以更多使用其他特征
- 评价调优结果SHAP值前调后比较深入理解调进程对模型特征利用的影响
从SHAP值推导出的透视使数据科学家能够定位可实现最优性能的配置
模型推理和超参数优化最佳工具
SHAP库特征ML调试优化
全面理解SHAP库特征供机器学习调试优化,我们将通过实用使用案例预测标签来说明它的能力
表示使用成人收入数据集kugle上可用.成人收入数据集由各种属性组成,有助于确定个人收入水平数据集的首要目标是预测个人收入是否超过一定阈值,即每年5万美元。
探索SHAP功能时,我们将跳入它提供像XGBoost分类器等模型的能力完整过程,包括数据预处理和模型培训步骤可见于笔记本寄存于neptune.因为它方便元数据存储 快速比较 分享能力
编辑注释
SHAP蜂群图
SHAP波浪图可视化SHAP值跨数据集特征分布相似一群蜜蜂 点数排列揭示对模型预测作用 和作用的洞察
点表示单个数据实例SHAP值,提供特征影响关键信息广度或密度表示较大多变或对模型预测产生较大影响允许我们评价特征对模型输出的重要意义
并用y轴默认颜色映射表示低或高值相关特征颜色图例识别特征分布模式和趋势
此处SHAP蜂群图XGbost模型点五大关键特征预测个人收入每年5万美元以上:婚姻状况、年龄、资本增益、教育程度(指教育数)和周工时
SHAP波段默认排序特征基于SHAP值平均绝对值,表示所有实例的平均效果优先特征并产生广泛一致的影响,但可能忽略影响高的稀有实例
聚焦对个体有高度影响的特征时,可使用替代排序法基于SHAP最大绝对值排序特征时,我们突出那些对具体个人产生最大影响特征,而不论其频率或发生频率如何。
按最大绝对SHAP值排序特征使我们能够定位对模型预测产生稀有但极有影响的特征这种方法使我们能够识别对单个实例有重大影响的关键因素,对特征重要性提供更详细的理解。
基于SHAP值最大绝对值排序特征显示前5强特征:资本增益、资本损耗、年龄、教育水平和婚姻状况特征显示对个人预测产生最大绝对影响,而不论其平均影响如何
通过考虑最大绝对SHAP值,我们可以发现稀有但有冲击性特征,这些特征对单个预测产生极大影响。分排序法使我们能够深入了解驱动成年收入模式内收入水平的关键因素
SHAP条图
SHAP条形图是一个强可视化工具,可深入了解ML模型中每个特征的重要性使用横向条表示特效对模型预测的大小和方向
基于平均绝对SHAP值排序特征时,条形图清晰显示哪些特征对模型预测产生最大影响
SHAP条形图中每一条长度对应特征对预测贡献的大小长条表示更大重要性,表示对应特征对模型输出产生更重大影响
提高可解释性,图中条常用色码表示特征撞击方向正交可用一种颜色表示,负交则用另一种颜色表示颜色图案容易直觉理解特征对预测产生正面或负效果
取自本地条形图的信息对调试优化极有价值,因为它有助于识别需要进一步分析或修改的特征,提高模型性能
以本地条形图为例,让我们想一想种族特征SHAP值-0.29并排名为优先数据实例第四最预测特征的例子
表示赛事特征对预测特定数据点有负面影响研究结果提醒人们注意需要调查建立公平认知模型分析潜在偏向和确保公平性至关重要,特别是如果种族被视为受保护属性时更是如此。
应特别注意评价模型跨不同种族群的性能并减少任何歧视性效果组合全球和局部条块为模型调试优化提供宝贵洞见
SHAP瀑布图
SHAP瀑布图是理解个人特征对具体预测的贡献的伟大工具提供简明直观可视化数据科学家评估模型输出中每个特征增量效果,帮助模型优化调试
绘图从基线预测开始,视觉表示每个特征增删改变预测正向贡献描述为推高预测值的条数,负向贡献表示拉低预测值的条数
SHAP瀑布图中这些条长度和方向提供宝贵的洞察力,了解每个特征对模型决策过程的影响
SHAP暴力图
SHAP力图和瀑布图相似,因为它们都显示数据点特征如何帮助模型预测,因为它们都显示投向或分叉的大小和方向
两大块间的主要差点是方向性SHAP力图显示左向右特征,左向正交费和右向负交费瀑布图显示自顶向底特征,顶向正贡献和底向负贡献
堆放力图特别有用 检查误分类实例 并深入了解驱动因素这有助于加深理解模型决策过程,帮助确定需要进一步调查或改进的领域
并解释堆积力块可能耗时, 特别是处理大数据集时。
SHAP依赖图
SHAP依赖图是一个可视化工具,帮助理解特征与模型预测之间的关系允许你看到特征和预测关系如何变化 特征值变化
SHAP依赖分布图中,兴趣特征沿横向轴表示,而相应的SHAP值则画垂直轴散射图上的每一数据点表示数据集实例,特征值和相应SHAP值与该实例相关联
例子中 SHAP依赖分布图展示非线性关系x轴值显示,y轴值表示SHAP值
通过剖析分布图,我们可以观察到正趋势,即“年龄”特征的贡献随着“年龄”值的增加而增加表示高值'年龄'对模型预测有正面影响
识别特征间潜在交互效果,我们可以增强Actime散射块,即基于另一个特征加进颜色编码将整个解释对象传递到颜色参数中,散射图算法试图识别特征列显示与时代最强交互作用或我们可以自定义特征
通过检查散射图文,我们可以分析时间和模型输出关系模式和趋势,同时计及时间/周的不同水平如果有交互效果,则通过散射图中不同模式可见
人每周工作时间少者, 更可能在20多岁时工作通常该年龄组包括刚开始职业生涯的学生或个体表示这些人收入超过50k的可能性较低
模式显示,模型从数据中学习到20多岁个人每周工作时数偏少更有可能赚取更高收入。
结论
文章中,我们探索如何使用SHAP值优化调试机学习模型SHAP值为理解模型行为和识别预测重要特征提供强大的工具
SHAP库各种特征,包括蜂群地块、条块地块、瀑布地块、强力地块和依存地块,有助于SHAP值的可视化解释
关键取出文章包括:
- SHAP值帮助理解模型工作方式并识别有影响力特征
- SHAP值可突出无关特征对预测作用微乎其微
- SHAP值提供洞察力,通过确定增强领域提高模型性能
- SHAP库提供一系列可视化技术以加深理解调试模型
读完文章后希望您会把SHAP当作贵重工具使用库调试并优化ML模型
引用
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