決策樹模型的訓練與評估涉及使用熵演算法和最大樹深度等引數。透過調整這些引數，可以提高模型在訓練集和測試集上的準確性，並減少過擬合的風險。模型的解釋性分析可以透過擷取特徵重要性、視覺化決策樹結構以及將規則轉換為文字格式來實作，幫助理解模型的決策過程。電腦視覺模型的解釋性對於理解模型預測的可靠性和透明度至關重要。錨點影像解釋和整合梯度法是兩種常用的解釋性方法，可以幫助我們理解模型如何利用影像特徵進行預測。錨點影像解釋著重於找出影像中對模型預測結果最重要的特徵或畫素，而整合梯度法則透過梯度下降法反向推導特徵重要性評分。這些方法可以幫助開發者更好地理解模型的行為，並提高模型的可靠性和準確性。
決策樹模型的解釋性與規則擷取
在建立決策樹模型（dt2）的過程中，我們選用了熵（entropy）作為分支建立的演算法，並將最大樹深度設定為4，同時考慮了其他可能影響模型準確性的引數。
dt2.fit(xtrain, ytrain)
print(dt2.score(xtrain, ytrain))
print(dt2.score(xtest, ytest))
pred_y = dt2.predict(xtest)
print(classification_report(pred_y, ytest))
內容解密：
這段程式碼展示瞭如何訓練決策樹模型（dt2）並評估其在訓練集和測試集上的表現。fit方法用於訓練模型，而score方法則用於計算模型在訓練集和測試集上的準確率。predict方法用於對測試集進行預測，最後使用classification_report來評估模型的分類別效能。
在模型的第二次迭代中，我們成功地使訓練準確率和測試準確率更加接近，從而減少了模型過擬合的可能性。第二次迭代中，訓練準確率為92%，測試準確率為89.9%，模型的分類別準確率約為90%。
擷取特徵重要性
當我們獲得了一個更好的模型後，可以從模型中擷取特徵以瞭解其權重。
import numpy as np, pandas as pd, matplotlib.pyplot as plt, pydotplus
from sklearn import tree, metrics, model_selection, preprocessing
from IPython.display import Image, display
print(dt2.feature_importances_)
內容解密：
這段程式碼匯入了必要的函式庫，並列印出dt2模型的特徵重要性。feature_importances_屬性顯示了每個特徵在影響模型預測時的得分。
視覺化決策樹
dot_data = tree.export_graphviz(dt2,
out_file=None,
filled=True,
rounded=True,
feature_names=['state_AL', 'state_AR',
'state_AZ', 'state_CA', 'state_CO',
'state_CT',
'state_DC', 'state_DE', 'state_FL', 'state_GA', 'state_HI', 'state_IA',
'state_ID', 'state_IL', 'state_IN', 'state_KS', 'state_KY', 'state_LA',
'state_MA', 'state_MD', 'state_ME', 'state_MI', 'state_MN', 'state_MO',
'state_MS', 'state_MT', 'state_NC', 'state_ND', 'state_NE', 'state_NH',
'state_NJ', 'state_NM', 'state_NV', 'state_NY', 'state_OH', 'state_OK',
'state_OR', 'state_PA', 'state_RI', 'state_SC', 'state_SD', 'state_TN',
'state_TX', 'state_UT', 'state_VA', 'state_VT', 'state_WA', 'state_WI',
'state_WV', 'state_WY', 'area_code_area_code_415',
'area_code_area_code_510', 'international_plan_yes',
'voice_mail_plan_yes', 'num_cust_serv_calls_1',
'num_cust_serv_calls_2', 'num_cust_serv_calls_3',
'num_cust_serv_calls_4', 'num_cust_serv_calls_5',
'num_cust_serv_calls_6', 'num_cust_serv_calls_7',
'num_cust_serv_calls_8', 'num_cust_serv_calls_9',
'total_day_minutes',
'total_day_calls', 'total_day_charge', 'total_eve_minutes',
'total_eve_calls', 'total_eve_charge', 'total_night_minutes',
'total_night_calls', 'total_night_charge', 'total_intl_minutes',
'total_intl_charge', 'total_intl_calls_4.0',
'number_vmail_messages_4.0'],
class_names=['0', '1'])
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)
display(Image(graph.create_png()))
內容解密：
這段程式碼使用export_graphviz函式生成一個dot資料物件，然後使用pydotplus函式庫將其轉換為圖形化的決策樹。最後，使用display函式顯示生成的影像。
擷取決策樹規則
from sklearn.tree import export_text
tree_rules = export_text(dt2, feature_names=list(df_total.columns), decimals=0, show_weights=True)
print(tree_rules)
內容解密：
這段程式碼使用export_text函式將決策樹模型（dt2）轉換為文字形式的規則。這些規則可以被解析並整合到其他應用程式中。
規則範例
|--- total_day_minutes <= 264
| |--- international_plan_yes <= 0
| | |--- num_cust_serv_calls_4 <= 0
| | | |--- num_cust_serv_calls_5 <= 0
| | | | |--- weights: [3006, 170] class: 0
| | | |--- num_cust_serv_calls_5 > 0
| | | | |--- weights: [22, 41] class: 1
內容解密：
這段規則展示了決策樹模型如何根據不同的特徵值進行分類別決策。例如，當total_day_minutes小於或等於264，且international_plan_yes為0時，模型會根據num_cust_serv_calls_4和num_cust_serv_calls_5的值進行進一步的判斷。
規則基礎專家系統的模型可解釋性
規則基礎專家系統是一種利用領域專家的經驗和知識來制定規則，以解決特定問題的系統。這種系統在某些情況下比機器學習模型更具優勢，尤其是在資料有限或需要高度解釋性的領域。
決策樹規則的解釋
以下是一個決策樹模型的例子，用於預測客戶是否會流失（churn）：
|--- international_plan_yes > 0.50
| |--- total_intl_minutes <= 13.05
| | |--- num_cust_serv_calls_4 <= 0.50
| | | |--- class: 0
| | |--- num_cust_serv_calls_4 > 0.50
| | | |--- class: 1
| |--- total_intl_minutes > 13.05
| | | |--- class: 1
|--- total_day_minutes > 264.45
| |--- voice_mail_plan_yes <= 0.50
| | |--- total_eve_minutes <= 189.45
| | | |--- total_day_charge <= 48.58
| | | | |--- class: 0
| | | |--- total_day_charge > 48.58
| | | | |--- class: 1
內容解密：
這個決策樹模型根據客戶的國際通話計劃、國際通話分鐘數、客戶服務呼叫次數等多個因素來預測客戶是否會流失。以下是對其中一條規則的解釋：
- 如果客戶訂閱了國際通話計劃（
international_plan_yes > 0.50），且國際通話分鐘數少於或等於13.05分鐘（total_intl_minutes <= 13.05），並且客戶服務呼叫次數少於或等於0.50（num_cust_serv_calls_4 <= 0.50），則客戶不太可能流失（class: 0）。 - 如果客戶訂閱了國際通話計劃，且客戶服務呼叫次數大於0.50，則客戶很可能流失（
class: 1）。
規則基礎專家系統的需求
規則基礎專家系統的需求主要來自以下幾個方面：
- 資料有限：在某些領域，收集足夠的資料來訓練機器學習模型是困難的。
- 領域專家的知識：領域專家可以根據他們的經驗制定規則，這些規則根據他們對問題的理解。
- 模型的可解釋性：機器學習模型的預測結果往往難以解釋，而規則基礎專家系統可以提供清晰的規則和決策過程。
- 覆寫機器學習模型的錯誤：有時機器學習模型會產生錯誤的預測結果，規則基礎專家系統可以用來覆寫這些錯誤。
規則基礎專家系統的挑戰
- 規則的數量：太多的規則可能會導致混淆，而太少的規則可能會忽略重要的訊號。
- 衝突的規則：需要管理和解決衝突的規則，並為終端使用者提供警示機制。
- 規則之間的共同性：需要找出不同規則之間的共同點。
電腦視覺模型的解釋性
電腦視覺任務，如影像分類別和目標檢測，近年來由於研究的不斷進步和新框架的發展而變得越來越準確。為了讓使用者信任模型的預測結果，瞭解模型為什麼會做出某種預測是非常重要的。
影像資料的可解釋性需求
影像被轉換成畫素值，這些畫素值被用作特徵來訓練模型以預測影像的最佳表示。如果模型產生了錯誤的預測結果，瞭解哪些部分的影像導致了這種結果是非常重要的。
電腦視覺模型的解釋性流程
@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam componentStyle rectangle
title 決策樹與 CV 模型解釋性架構
package "決策樹解釋" {
component [特徵重要性] as importance
component [樹結構視覺化] as viz
component [規則擷取] as rules
}
package "訓練與評估" {
component [熵演算法] as entropy
component [最大深度限制] as depth
component [準確率評估] as acc
}
package "CV 解釋方法" {
component [錨點影像解釋] as anchor
component [整合梯度法] as ig
component [特徵歸因] as attr
}
package "工具與輸出" {
component [pydotplus 視覺化] as dot
component [export_graphviz] as export
component [classification_report] as report
}
importance --> viz : 權重顯示
viz --> rules : 轉換文字
rules --> export : 輸出格式
entropy --> depth : 控制複雜度
depth --> acc : 避免過擬合
acc --> report : 效能報告
anchor --> attr : 重要畫素
ig --> attr : 梯度歸因
attr --> dot : 視覺化
note right of rules
決策規則轉換
可理解文字格式
end note
note bottom of anchor
找出影像中
最重要特徵區域
end note
skinparam dummy {
}
package "資料處理" {
component [資料收集] as collect
component [資料清洗] as clean
component [特徵工程] as feature
}
package "模型訓練" {
component [模型選擇] as select
component [超參數調優] as tune
component [交叉驗證] as cv
}
package "評估部署" {
component [模型評估] as eval
component [模型部署] as deploy
component [監控維護] as monitor
}
}
collect --> clean : 原始資料
clean --> feature : 乾淨資料
feature --> select : 特徵向量
select --> tune : 基礎模型
tune --> cv : 最佳參數
cv --> eval : 訓練模型
eval --> deploy : 驗證模型
deploy --> monitor : 生產模型
note right of feature
特徵工程包含：
- 特徵選擇
- 特徵轉換
- 降維處理
end note
note right of eval
評估指標：
- 準確率/召回率
- F1 Score
- AUC-ROC
end note
@enduml此圖示展示了電腦視覺模型的解釋性流程，從輸入影像到預測結果的整個過程。
內容解密：
- 輸入影像：首先輸入一張影像。
- 畫素值轉換：將影像轉換成畫素值。
- 特徵提取：從畫素值中提取有用的特徵。
- 模型訓練：使用提取的特徵訓練模型。
- 預測結果：模型根據輸入影像進行預測。
- 解釋性分析：分析哪些部分的影像導致了特定的預測結果。
透過這種解釋性分析，可以更好地理解模型的決策過程，並提高模型的可靠性和準確性。
電腦視覺中的模型可解釋性：深度學習模型的透明度解析
在電腦視覺領域，深度學習模型的可解釋性對於確保模型預測的可靠性和透明度至關重要。隨著人工智慧技術的發展，模型的可解釋性已經成為一個重要的研究方向。本文將介紹兩種主要的方法：錨點影像解釋（Anchor Image Explanation）和整合梯度法（Integrated Gradients Method）。
錨點影像解釋
錨點影像解釋是一種用於解釋電腦視覺任務（如物件偵測和影像分類別）的方法。其主要思想是找出影像中對模型預測結果最重要的特徵或畫素。錨點影像解釋的步驟如下：
- 訓練模型：首先，需要訓練一個物件偵測或影像分類別模型，用於特定的領域，如名人識別或常見物件識別。
- 預測和機率閾值：當輸入一張影像時，模型會給出預測結果和相應的機率。如果機率閾值較低，可以觸發錨點影像解釋來學習導致預測結果的關鍵特徵或畫素。
- 超畫素公式：使用超畫素公式來驗證錨點影像解釋的有效性。
錨點影像解釋可以提供影像中對模型預測結果最重要的顏色或對比度資訊。開發者需要編寫一個函式來生成任意給定影像的超畫素。
整合梯度法
整合梯度法是一種用於歸因特徵重要性評分給訓練機器學習或深度學習模型的特徵的方法。其主要思想是使用梯度下降法更新深度神經網路模型的權重，並反向推匯出與特徵重要性評分相關的權重。
程式碼實作
以下是一個使用 TensorFlow 和 Alibi 函式庫實作整合梯度法的例子：
import numpy as np
import os
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Activation, Conv2D, Dense, Dropout
from tensorflow.keras.layers import Flatten, Input, Reshape, MaxPooling2D
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
from alibi.explainers import IntegratedGradients
import matplotlib.pyplot as plt
# 載入 MNIST 資料集
train, test = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
X_train, y_train = train
X_test, y_test = test
# 資料預處理
X_train = X_train.reshape(-1, 28, 28, 1).astype('float64') / 255
X_test = X_test.reshape(-1, 28, 28, 1).astype('float64') / 255
y_train = to_categorical(y_train, 10)
y_test = to_categorical(y_test, 10)
# 定義模型
inputs = Input(shape=(X_train.shape[1:]), dtype=tf.float64)
x = Conv2D(64, 2, padding='same', activation='relu')(inputs)
x = MaxPooling2D(pool_size=2)(x)
x = Dropout(.3)(x)
x = Conv2D(32, 2, padding='same', activation='relu')(x)
x = MaxPooling2D(pool_size=2)(x)
x = Dropout(.3)(x)
x = Flatten()(x)
x = Dense(256, activation='relu')(x)
x = Dropout(.5)(x)
logits = Dense(10, name='logits')(x)
outputs = Activation('softmax', name='softmax')(logits)
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
# 編譯模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
optimizer='adam',
metrics=['accuracy'])
# 訓練模型
model.fit(X_train,
y_train,
epochs=6,
batch_size=256,
verbose=1,
validation_data=(X_test, y_test))
# 使用整合梯度法進行解釋
ig = IntegratedGradients(model,
layer=None,
method="gausslegendre",
n_steps=50,
internal_batch_size=100)
內容解密：
- 載入 MNIST 資料集：使用
tf.keras.datasets.mnist.load_data()載入 MNIST 資料集，並將其分為訓練集和測試集。 - 資料預處理：將輸入資料進行歸一化處理，將畫素值縮放到 [0, 1] 範圍內。
- 定義模型：使用 Keras 定義一個卷積神經網路模型，用於 MNIST 資料集的分類別任務。
- 編譯模型：編譯模型，使用交叉熵損失函式和 Adam 最佳化器。
- 訓練模型：訓練模型，使用訓練集和測試集進行驗證。
- 使用整合梯度法進行解釋：使用 Alibi 函式庫的
IntegratedGradients類別進行整合梯度法的計算。
