無論構(gòu)建機器學習的目的是什么，客戶總是希望能知道并理解模型的來龍去脈的。此外作為數(shù)據(jù)科學家和機器學習工作者，可解釋性對于模型的驗證和改進有著十分積極的意義。本文將從不同的角度闡述模型的可解釋性對于機器學習的重要性，并探討模型解釋的實踐方法。

機器學習的可解釋性為何如此重要？

在傳統(tǒng)統(tǒng)計學中，我們通過數(shù)據(jù)構(gòu)建并驗證假設(shè)來建立模型。通過構(gòu)建的模型我們可以得到一系列規(guī)則并應(yīng)用于業(yè)務(wù)中去。例如市場部門就可以通過構(gòu)建與競爭者數(shù)據(jù)相關(guān)的模型來決定有效的市場競爭策略和方法。這類方法屬于自頂向下的方法，其中可解釋性是整套方法的解釋，它銜接了規(guī)則和所產(chǎn)生的行為策略。很多時候因果關(guān)系不那么明確，一個堅實的模型就需要為決策提供可靠的解釋，幫助人們清晰的理解。

而對于自底向上的模式，將商業(yè)模型中的一部分委派給機器學習，甚至從機器學習中得到全新的商業(yè)想法。自底向上的數(shù)據(jù)科學一般與手工勞作的自動化過程相關(guān)。例如制造業(yè)公司可將傳感器放置在設(shè)備上收集數(shù)據(jù)并預(yù)測其需要維護的時間，這就避免了運維工程師耗時的周期性檢查和維修，他們可以高效的維護工場設(shè)備保持在運行在良好的狀態(tài)。模型的可解釋可以幫助驗證模型是否再按期望的狀態(tài)運行，同時有利于在向自動化轉(zhuǎn)變的過程中創(chuàng)造多的信任。

作為一名數(shù)據(jù)科學家，經(jīng)常需要對模型進行微調(diào)以達到最優(yōu)的表現(xiàn)。數(shù)據(jù)科學一般都是在給定x和輸出y的情況下尋找誤差最小的映射模型。雖然訓練優(yōu)秀的模型是數(shù)據(jù)科學家的核心能力，但具有更廣闊的視野也十分重要。對數(shù)據(jù)和模型的解讀對于數(shù)據(jù)科學處理流程是十分重要的，同時還能保證模型與目標問題的匹配。盡管我們經(jīng)常會在各種前沿模型的嘗試中迷失自我，但如果能夠解釋模型的發(fā)現(xiàn)并指導你的工作這將會使得數(shù)據(jù)科學的處理變得更加透徹。

對于模型的深度分析是數(shù)據(jù)的科學的根本

1. 識別并減小偏差

偏差廣泛存在于數(shù)據(jù)集中，數(shù)據(jù)科學家需要識別并修正它的影響。很多時候數(shù)據(jù)集的規(guī)?？赡芎苄〔蛔阋愿采w所有的情況，或者在數(shù)據(jù)獲取過程中沒有考慮潛在的偏差。它的影響往往會在數(shù)據(jù)處理后護著在模型預(yù)測中變得明顯。偏差存在的形式各不相同，需要明確的是，處理偏差的手段并不單一，但在考慮模型的可解釋性的時候必須要考慮到偏差的存在。

2.幫助分析問題的前后聯(lián)系

在大多數(shù)問題中，我們收集到的數(shù)據(jù)僅僅是問題的粗略表示，并不能完全反映真實狀態(tài)下的復(fù)雜性?？山忉屇Ｐ涂梢詭椭覀兝斫獠⒂嬃磕男┮蛩乇话侥Ｐ椭?，并根據(jù)模型預(yù)測計量問題的前后聯(lián)系。

3.改善泛化性

可解釋性越強的模型一般都會具有更好的泛化性?？山忉屝圆⒉皇悄Ｐ蛯τ诿恳粋€數(shù)據(jù)點的細節(jié)描述，而是結(jié)合了堅實的模型和數(shù)據(jù)以及對于問題的理解，綜合形成對于問題更好更全面的理解。

4.倫理和法律需要

在金融和醫(yī)療等行業(yè)人們需要審視模型的決策過程，并保證模型的決策不帶有歧視和違法等行為。隨著數(shù)據(jù)隱私保護的加強，模型的可解釋性變得更加重要。同時在一些如醫(yī)療、自動駕駛等關(guān)鍵領(lǐng)域，一個錯誤會產(chǎn)生十分巨大的反響，所以模型的可解釋性變得十分重要，讓人們明白系統(tǒng)是如何工作的，決策是如何形成的。

如何解釋你的模型？

在這一領(lǐng)域通常有一個規(guī)律，模型的可解釋性隨著復(fù)雜度的增加而下降，甚至更快的下降。特征重要性一般是解釋模型的起點。即使對于黑箱般的深度學習模型，依然有一系列技術(shù)用于解釋他們?nèi)绾喂ぷ?。在文章的最后我們還將討論LIME(Local Interpretable Model-Agnostic Explanations)框架來作為分析框架構(gòu)建可解釋性。

1.特征重要性

一般線性模型

一般線性模型將特征作為x輸入并與模型的權(quán)重相結(jié)合，通過函數(shù)作用后可以預(yù)測一系列廣泛的變量。其常見的應(yīng)用包括回歸（線性回歸）、分類（邏輯回歸）和泊松過程建模（泊松回歸）。其權(quán)重來自于特征訓練后的結(jié)果，他們可以為模型提供十分簡練的解釋。

例如構(gòu)建一個文本分類器的過程中，可以繪制分類的特征圖并驗證它是否過擬合了噪聲。如果最重要的特征與你的直覺不符，這就意味著模型在噪聲上過擬合了，它在新數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)也不會好。

隨機森林和支持向量機

即使對于樹這一類的非線性模型依然可以特征重要性中提取信息。在隨機森林中，特征重要性是驗證初始假設(shè)和評價模型學習效果的好方法。而在基于核方法的支持向量機中，可以將特征映射到核空間中進行學習。

從上圖中可以看到模型從數(shù)據(jù)中學習到了什么，什么是重要的

深度學習

深度學習模型的表現(xiàn)十分優(yōu)異，但由于缺乏可解釋性廣受詬病。這主要是由于內(nèi)部的參數(shù)共享和復(fù)雜的特征抽取與組合。這類模型在一系列機器學習任務(wù)上達到了最先進的水平，很多人都在致力于銜接器預(yù)測與輸入的關(guān)系，期待解釋模型的優(yōu)異表現(xiàn)。

機器學習可解釋的學術(shù)研究火熱

深度學習的不可解釋性是阻礙其發(fā)展的障礙，特別是在圖像和文本處理上，很難解釋模型到底學習到了什么。目前這一領(lǐng)域的主要研究方向集中在將輸出或者預(yù)測映射回輸入數(shù)據(jù)上。雖然在線性模型上十分簡單，但在深度學習中依然是懸而未決的問題。目前主要集中在梯度和注意力機制兩方面來解決。

1) 基于梯度的方法中利用方向傳播梯度的概念產(chǎn)生出一幅地圖，用于描述出輸入圖中對于輸入預(yù)測重要的部分。

視覺標注任務(wù)中在原圖顯示對于結(jié)果重要的部分

2) 基于注意力機制的方法主要用于序列數(shù)據(jù)。除了網(wǎng)絡(luò)中歸一化的權(quán)重外，注意力權(quán)重被訓練用于"輸入門"。注意力權(quán)重可以被用于決定輸入部分多少被用于最后的網(wǎng)絡(luò)輸出。除了可解釋性，文本中的注意力機制在問答系統(tǒng)中幫助系統(tǒng)更加集中于任務(wù)本身。

顯示了文本中對于問題回答重要的部分

2.LIME

LIME是一個更為通用的解釋框架。

為了保持模型的獨立性，LIME修改局域的輸入將特別的測試用例輸入模型并觀察對預(yù)測造成的影響，通過一個個特定的樣例來觀察模型的可解釋性。在文本內(nèi)容分類中，這意味著某些詞被替換后觀察輸出的結(jié)果。這就可以看到哪些修改后的結(jié)果是更為重要的。從而從側(cè)面來解釋模型。