SHAP 技術能有效地解釋模型預測，揭示特徵影響程度。本文以情感分析為例，示範如何使用 SHAP 解讀邏輯迴歸模型的預測結果，並探討不同特徵表示法（詞袋模型、TF-IDF 和詞嵌入）對模型效能的影響。同時，也涵蓋了超引數調校、資料不平衡處理等模型最佳化策略，提供更全面的模型建構。透過這些技術，我們能更深入地理解模型的決策過程，並提升模型的準確性和可靠性。
使用SHAP技術解讀模型預測結果
在建構情感分析模型時，瞭解模型預測的依據至關重要。SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一種用於解釋機器學習模型預測結果的方法，能夠提供每個特徵對模型輸出的貢獻程度。
安裝SHAP
首先，確保已經安裝SHAP函式庫。如果尚未安裝，可以使用pip進行安裝：
!pip install shap
準備資料
接下來，需要將文字資料轉換為適合邏輯迴歸模型的格式。
使用SHAP解讀模型預測結果
使用SHAP來解讀邏輯迴歸模型對測試集中個別例項的預測結果，可以深入瞭解每個特徵如何影響模型的決策。
程式碼實作
# 匯入必要的函式庫
import shap
# 初始化SHAP直譯器，使用邏輯迴歸模型和TF-IDF轉換後的訓練資料
explainer = shap.Explainer(lr_model, X_train_tfidf)
# 選擇測試集中的一個例項進行解釋（例如第一個例項）
instance_index = 0
shap_values = explainer.shap_values(X_test_tfidf[instance_index])
# 從TfidfVectorizer詞彙表中取得特徵名稱
feature_names = tfidf_vectorizer.get_feature_names_out()
# 視覺化SHAP值
shap.summary_plot(shap_values, features=X_test_tfidf[instance_index], feature_names=feature_names)
內容解密：
- 匯入SHAP函式庫：使用
import shap匯入SHAP函式庫，為後續的模型解釋做準備。 - 初始化SHAP直譯器：透過
shap.Explainer初始化SHAP直譯器，傳入邏輯迴歸模型和TF-IDF轉換後的訓練資料，使SHAP能夠理解模型的運作方式。 - 計算SHAP值：選擇測試集中的一個例項，使用
explainer.shap_values計算該例項的SHAP值，瞭解每個特徵對預測結果的貢獻。 - 取得特徵名稱：由於
TfidfVectorizer物件的get_feature_names()方法已被棄用，改用get_feature_names_out()來取得特徵名稱，這些名稱代表了文字資料中的關鍵字。 - 視覺化SHAP值：使用
shap.summary_plot視覺化SHAP值，直觀地展示哪些特徵對模型的預測結果影響最大。
結果分析
執行上述程式碼後，生成的圖表顯示了不同特徵（詞彙）對模型預測結果的影響程度。例如：
- 詞彙如“great”和“love”具有正的SHAP值，表明它們的存在使模型更傾向於預測正面的情感。
- 這些詞彙根據其SHAP值的絕對大小進行排序，“great”具有最顯著的正面影響。
透過這種方式，SHAP為我們提供了一種強有力的方法來解讀複雜模型的預測結果，有助於深入理解模型的決策過程。
使用 ChatGPT 建構分類別模型
在建構分類別模型的過程中，我們探討瞭如何利用 ChatGPT 來實作模型解釋性以及處理資料不平衡的問題。首先，我們使用了 SHAP（SHapley Additive exPlanations）技術來瞭解模型的預測結果。接著，我們進一步使用了 ELI5（Explain Like I’m 5）函式庫來提供更直觀的模型解釋。
SHAP 技術的應用
SHAP 技術允許我們分析每個特徵對模型預測的影響程度。透過分析，我們發現大多數詞彙對預測結果的影響接近零，意味著它們的存在並未顯著影響預測結果。然而，某些詞彙如「360」和「xbox」可能與特定主題（如遊戲）相關，它們的 SHAP 值略為負數，表明它們可能降低了模型預測正面結果的可能性。
ELI5 的應用
ELI5 是另一個流行的模型解釋函式庫，能夠幫助我們理解邏輯迴歸模型的預測結果。我們使用 ELI5 來顯示模型中最重要的特徵及其權重。
程式碼範例
# 匯入必要的函式庫
import eli5
# 使用 ELI5 解釋邏輯迴歸模型
eli5.show_weights(lr_model, vec=tfidf_vectorizer, top=20, feature_names=tfidf_vectorizer.get_feature_names_out())
內容解密：
- 匯入 ELI5 函式庫：首先，我們匯入 ELI5 函式庫，這是實作模型解釋的關鍵步驟。
eli5.show_weights函式：使用eli5.show_weights函式來顯示邏輯迴歸模型的權重，這些權重代表了各特徵在模型決策過程中的重要性。vec引數：指定vec引數為tfidf_vectorizer，確保 ELI5 能夠正確地根據 TF-IDF 向量化結果解釋特徵。feature_names引數：透過tfidf_vectorizer.get_feature_names_out()取得特徵名稱，使輸出的結果更具可讀性。
執行上述程式碼後，我們能夠看到模型中最重要的特徵及其對應的權重，從而更好地理解模型的行為。
處理資料不平衡
我們的資料明視訊記憶體在不平衡的問題，因此我們需要採取措施來解決這個問題。ChatGPT 提供了多種技術來處理資料不平衡，包括重取樣技術、演算法技術、資料增強和成本敏感學習等。
重取樣技術
- 過取樣：增加少數類別的樣本數量，例如使用 SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）技術。
- 欠取樣：減少多數類別的樣本數量，例如隨機移除樣本。
演算法技術
- 類別權重：在模型訓練過程中為少數類別的樣本分配更高的權重，以懲罰誤分類別。
- 整合方法：使用能夠處理類別不平衡的整合方法，如 Balanced Random Forest 或 Easy Ensemble。
資料增強
- 生成新樣本：透過對現有資料點進行變換或擾動，生成新的少數類別樣本。
成本敏感學習
- 將誤分類別成本納入模型訓練：明確地將誤分類別的成本納入模型訓練過程，以優先正確分類別少數類別。
這些技術能夠幫助我們改善模型的效能，特別是在處理類別不平衡的問題時。
超引數調校在邏輯迴歸模型中的應用
在處理完資料不平衡的問題後，我們可以透過調整超引數來進一步最佳化模型的效能。超引數調校是機器學習中至關重要的一步，它能夠幫助我們找到最佳的模型引陣列合，以提升模型的預測能力。
超引數調校的重要性
超引數是指在訓練模型之前需要設定的引數，例如正則化強度、學習率和核函式引數等。這些引數的選擇會直接影響模型的訓練效果和泛化能力。因此，透過系統化的搜尋方法來找出最佳的超引陣列合，是提升模型效能的關鍵步驟。
網格搜尋法（Grid Search）
網格搜尋是一種簡單而有效的超引數調校方法。它透過在指定的引數網格中進行窮舉搜尋，找出最佳的引陣列合。以下是使用網格搜尋法對邏輯迴歸模型進行超引數調校的範例程式碼：
# 匯入必要的函式庫
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
# 定義超引數網格
param_grid = {
'C': [0.01, 0.1, 1.0, 10.0], # 正則化強度（較小的值表示更強的正則化）
'solver': ['liblinear', 'lbfgs'], # 最佳化演算法
}
# 初始化邏輯迴歸模型
lr_model_tuned = LogisticRegression()
# 使用GridSearchCV進行網格搜尋
grid_search = GridSearchCV(lr_model_tuned, param_grid, cv=5, scoring='accuracy')
# 執行網格搜尋
grid_search.fit(X_train_tfidf, y_train)
# 取得最佳超引數
best_params = grid_search.best_params_
程式碼解析：
- 我們首先匯入了
GridSearchCV類別，這是一個用於進行網格搜尋的工具。 - 定義了一個超引數網格
param_grid，其中包含了我們想要調校的超引數及其候選值。例如，正則化強度C和最佳化演算法solver。 - 初始化了一個邏輯迴歸模型
lr_model_tuned，並將其與超引數網格一起傳入GridSearchCV中。 - 設定了交叉驗證的折數
cv=5和評分標準scoring='accuracy'，以確保模型的泛化能力。 - 執行網格搜尋後，我們可以透過
best_params_屬性取得最佳的超引陣列合。
網格搜尋的優缺點
網格搜尋是一種簡單直接的方法，但當引數數量較多時，其計算成本會急劇增加。因此，在實際應用中，我們通常會結合其他方法（如隨機搜尋或貝葉斯最佳化）來進行超引數調校，以提高效率。
在完成超引數調校後，我們可以進一步評估模型的效能，並與之前的結果進行比較。這將有助於我們瞭解超引數調校對模型效能的影響，從而進一步最佳化模型。
使用不同特徵表示法建立分類別模型
在進行情感分析時，選擇適當的特徵表示法對於模型的表現至關重要。本章節將探討如何使用不同的特徵表示法，例如詞袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）以及詞嵌入（Word Embeddings），來訓練邏輯迴歸模型，並比較其效能。
不同特徵表示法的比較
我們將比較三種不同的特徵表示法：
- 詞袋模型（Bag-of-Words）：這種方法透過統計每個檔案中單詞的出現頻率來表示文字資料。
- TF-IDF表示法：TF-IDF不僅考慮了單詞在檔案中的頻率，還考慮了其在整個語料函式庫中的重要性。
- 詞嵌入表示法：詞嵌入將單詞表示為連續向量空間中的密集向量，能夠捕捉單詞之間的語義關係。
實作不同特徵表示法的邏輯迴歸模型
詞袋模型（Bag-of-Words）
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
# 初始化CountVectorizer
bow_vectorizer = CountVectorizer(max_features=5000) # 可根據需要調整max_features
# 將文字資料轉換為詞袋錶示法
X_train_bow = bow_vectorizer.fit_transform(X_train)
X_test_bow = bow_vectorizer.transform(X_test)
# 使用詞袋錶示法訓練邏輯迴歸模型
lr_model_bow = LogisticRegression()
lr_model_bow.fit(X_train_bow, y_train)
# 評估模型效能
y_pred_bow = lr_model_bow.predict(X_test_bow)
accuracy_bow = accuracy_score(y_test, y_pred_bow)
print("使用詞袋錶示法的準確率：", accuracy_bow)
#### 詞袋模型內容解密：
1. 使用`CountVectorizer`將文字資料轉換為詞袋錶示法，向量中的每個元素代表一個單詞在檔案中的出現次數。
2. 透過設定`max_features=5000`，限制詞彙表的大小，以避免過度擬合。
3. 使用邏輯迴歸模型進行訓練和預測，並計算模型的準確率。
#### TF-IDF表示法
```python
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
# 初始化TfidfVectorizer
tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=5000) # 可根據需要調整max_features
# 將文字資料轉換為TF-IDF表示法
X_train_tfidf = tfidf_vectorizer.fit_transform(X_train)
X_test_tfidf = tfidf_vectorizer.transform(X_test)
# 使用TF-IDF表示法訓練邏輯迴歸模型
lr_model_tfidf = LogisticRegression()
lr_model_tfidf.fit(X_train_tfidf, y_train)
# 評估模型效能
y_pred_tfidf = lr_model_tfidf.predict(X_test_tfidf)
accuracy_tfidf = accuracy_score(y_test, y_pred_tfidf)
print("使用TF-IDF表示法的準確率：", accuracy_tfidf)
#### TF-IDF內容解密：
1. `TfidfVectorizer`用於將文字資料轉換為TF-IDF表示法，這種表示法能夠更好地捕捉單詞的重要性。
2. 與詞袋模型類別似，透過設定`max_features=5000`來控制特徵數量。
3. 訓練邏輯迴歸模型並評估其在測試集上的表現。
#### 詞嵌入表示法（Word Embeddings）
```python
from sklearn.preprocessing import Pipeline
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from gensim.models import Word2Vec
# 訓練Word2Vec模型
w2v_model = Word2Vec(X_train.split(), vector_size=100, window=5, min_count=1)
# 定義一個函式來計算檔案的平均詞向量
def document_vector(model, doc):
doc = [word for word in doc.split() if word in model.wv.index_to_key]
return np.mean([model.wv[word] for word in doc], axis=0)
# 將訓練集和測試集轉換為詞向量表示
X_train_w2v = [document_vector(w2v_model, doc) for doc in X_train]
X_test_w2v = [document_vector(w2v_model, doc) for doc in X_test]
# 將列表轉換為numpy陣列
X_train_w2v = np.array(X_train_w2v)
X_test_w2v = np.array(X_test_w2v)
# 使用詞嵌入表示法訓練邏輯迴歸模型
lr_model_w2v = LogisticRegression()
lr_model_w2v.fit(X_train_w2v, y_train)
# 評估模型效能
y_pred_w2v = lr_model_w2v.predict(X_test_w2v)
accuracy_w2v = accuracy_score(y_test, y_pred_w2v)
print("使用詞嵌入表示法的準確率：", accuracy_w2v)
#### 詞嵌入內容解密：
1. 使用`Word2Vec`訓練詞嵌入模型，將單詞對映到向量空間中。
2. 定義`document_vector`函式來計算每個檔案的平均詞向量，以此來表示檔案。
3. 將訓練集和測試集轉換為詞向量表示，並訓練邏輯迴歸模型進行情感分類別。
### 結果比較與分析
透過比較使用不同特徵表示法的邏輯迴歸模型的效能，我們可以得出以下結論：
- 詞袋模型簡單易用，但在處理大規模語料函式庫時可能會遇到維度災難問題。
- TF-IDF表示法能夠更好地捕捉單詞的重要性，通常比詞袋模型表現更好。
- 詞嵌入表示法能夠捕捉單詞之間的語義關係，在許多NLP任務中表現優異。
最終，選擇最合適的特徵表示法取決於具體的任務需求和資料特性。建議嘗試多種方法，以找到最適合特定情感分析任務的特徵表示法。
## 使用不同特徵表示法進行情感分類別模型的訓練與評估
在進行情感分類別任務時，特徵表示法的選擇對於模型的表現具有關鍵性的影響。本章節將探討如何使用不同的特徵表示法，包括詞袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF（詞頻-逆檔案頻率）以及詞嵌入（Word Embeddings）來訓練和評估邏輯迴歸模型。
### 詞袋模型（Bag-of-Words）表示法
詞袋模型是一種簡單且直觀的文字表示方法，它透過統計檔案中每個單詞的出現頻率來構建特徵向量。
```python
# 將文字資料轉換為詞袋模型表示法
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
count_vectorizer = CountVectorizer()
X_train_bow = count_vectorizer.fit_transform(X_train)
X_test_bow = count_vectorizer.transform(X_test)
# 使用詞袋模型表示法訓練邏輯迴歸模型
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
lr_model_bow = LogisticRegression()
lr_model_bow.fit(X_train_bow, y_train)
# 評估模型表現
from sklearn.metrics import accuracy_score
y_pred_bow = lr_model_bow.predict(X_test_bow)
accuracy_bow = accuracy_score(y_test, y_pred_bow)
print("詞袋模型表示法的準確度：", accuracy_bow)
內容解密：
- CountVectorizer：用於將文字資料轉換為詞袋模型表示法。
- fit_transform：對訓練資料進行擬合並轉換。
- transform：對測試資料進行轉換。
- LogisticRegression：使用邏輯迴歸模型進行訓練。
- accuracy_score：計算模型的準確度。
TF-IDF表示法
TF-IDF是一種考慮了單詞重要性的文字表示方法，它透過計算單詞在檔案中的頻率以及在整個語料函式庫中的重要性來構建特徵向量。
# 將文字資料轉換為TF-IDF表示法
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer()
X_train_tfidf = tfidf_vectorizer.fit_transform(X_train)
X_test_tfidf = tfidf_vectorizer.transform(X_test)
# 使用TF-IDF表示法訓練邏輯迴歸模型
lr_model_tfidf = LogisticRegression()
lr_model_tfidf.fit(X_train_tfidf, y_train)
# 評估模型表現
y_pred_tfidf = lr_model_tfidf.predict(X_test_tfidf)
accuracy_tfidf = accuracy_score(y_test, y_pred_tfidf)
print("TF-IDF表示法的準確度：", accuracy_tfidf)
內容解密：
- TfidfVectorizer：用於將文字資料轉換為TF-IDF表示法。
- fit_transform：對訓練資料進行擬合並轉換。
- transform：對測試資料進行轉換。
- LogisticRegression：使用邏輯迴歸模型進行訓練。
- accuracy_score：計算模型的準確度。
詞嵌入（Word Embeddings）表示法
詞嵌入是一種透過學習單詞的向量表示來捕捉單詞語義資訊的方法。我們可以使用Word2Vec或Doc2Vec等技術來生成詞嵌入。
# 使用Word2Vec生成詞嵌入表示法
from gensim.models import Word2Vec
from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin
import numpy as np
# 定義自定義轉換器以標記文字資料
class TokenizerTransformer(BaseEstimator, TransformerMixin):
def fit(self, X, y=None):
return self
def transform(self, X):
return [text.split() for text in X]
# 初始化並擬合Word2Vec模型於標記的文字資料
w2v_model = Word2Vec(sentences=TokenizerTransformer().fit_transform(X_train), min_count=1)
# 定義函式以平均每個檔案的詞向量
def average_word_vectors(words, model, vocabulary, num_features):
feature_vector = np.zeros((num_features,), dtype="float64")
nwords = 0.
for word in words:
if word in vocabulary:
nwords = nwords + 1.
feature_vector = np.add(feature_vector, model.wv[word])
if nwords:
feature_vector = np.divide(feature_vector, nwords)
return feature_vector
# 定義自定義轉換器以將標記的文字資料轉換為詞嵌入表示法
class WordEmbeddingsTransformer(BaseEstimator, TransformerMixin):
def __init__(self, model):
self.model = model
self.num_features = model.vector_size
self.vocabulary = set(model.wv.index_to_key)
def fit(self, X, y=None):
return self
def transform(self, X):
return np.array([average_word_vectors(words, self.model, self.vocabulary, self.num_features) for words in X])
# 將標記的文字資料轉換為詞嵌入表示法
X_train_word_embeddings = WordEmbeddingsTransformer(w2v_model).fit_transform(TokenizerTransformer().fit_transform(X_train))
X_test_word_embeddings = WordEmbeddingsTransformer(w2v_model).transform(TokenizerTransformer().transform(X_test))
# 使用詞嵌入表示法訓練邏輯迴歸模型
lr_model_word_embeddings = LogisticRegression()
lr_model_word_embeddings.fit(X_train_word_embeddings, y_train)
# 評估模型表現
y_pred_word_embeddings = lr_model_word_embeddings.predict(X_test_word_embeddings)
accuracy_word_embeddings = accuracy_score(y_test, y_pred_word_embeddings)
print("詞嵌入表示法的準確度（Word2Vec）：", accuracy_word_embeddings)
內容解密：
- Word2Vec：用於生成詞嵌入表示法。
- TokenizerTransformer：自定義轉換器，用於標記文字資料。
- average_word_vectors：函式，用於平均每個檔案的詞向量。
- WordEmbeddingsTransformer：自定義轉換器，用於將標記的文字資料轉換為詞嵌入表示法。
- LogisticRegression：使用邏輯迴歸模型進行訓練。
- accuracy_score：計算模型的準確度。
