技術文章XAI框架與實踐

– 12 分鐘閱讀

隨著人工智慧模型日益複雜，理解其決策過程變得至關重要，特別在醫療、金融等高風險領域。可解釋人工智慧（XAI）技術應運而生，提供方法和工具來闡明模型預測背後的邏輯。XAI不僅提升模型透明度和可信度，也促進模型的改進和除錯。本文將探討XAI的技術框架、工具以及在不同機器學習模型中的應用，並提供程式碼範例，幫助讀者理解和應用XAI技術。

可解釋人工智慧（XAI）的技術框架與實踐

隨著人工智慧（AI）技術的快速發展，模型的可解釋性（Explainability）與可理解性（Interpretability）逐漸成為業界關注的焦點。本文將探討可解釋人工智慧（XAI）的技術框架、相關工具及其在機器學習（ML）中的應用。

建立可解釋人工智慧的框架

在討論XAI之前，我們需要先了解人工智慧的基本概念。人工智慧是一種模擬人類智慧的技術，能夠執行複雜的任務，如影像識別、語音辨識和自然語言處理。然而，隨著AI模型變得越來越複雜，其內部運作機制也變得越來越難以理解。

為何需要可解釋人工智慧？

在許多應用場景中，僅僅依靠模型的預測結果是不夠的。我們需要了解模型是如何做出這些預測的，以便於模型的改進、除錯和信任建立。XAI正是為了滿足這一需求而誕生的。

可解釋性與可理解性的區別

  • 可解釋性（Explainability）：指的是能夠以人類可以理解的方式解釋模型預測結果的能力。
  • 可理解性（Interpretability）：則是指模型本身的透明度，即人們能夠理解模型的內部工作原理。

可解釋性的型別

XAI可以分為多種型別，包括但不限於：

  1. 區域性可解釋性：關注單個預測結果的可解釋性。
  2. 全域可解釋性：關注整個模型行為的可解釋性。

用於模型可解釋性的工具

有許多工具可以用於提高模型的可解釋性，包括：

SHAP

SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一種根據Shapley值的技術，用於解釋模型的預測結果。

import shap

# 初始化SHAP直譯器
explainer = shap.Explainer(model)

# 對特定例項進行解釋
shap_values = explainer(X_test)

#### 內容解密：
1. `shap.Explainer(model)` 初始化了一個SHAP直譯器，用於對指定的模型進行解釋。
2. `explainer(X_test)` 對測試集`X_test`中的例項進行了解釋，生成了每個特徵對預測結果的貢獻值。

#### LIME
LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）是一種區域性模型無關的解釋技術。
```python
import lime

# 初始化LIME直譯器
explainer = lime.lime_tabular.LimeTabularExplainer(X_train.values, 
                                                  feature_names=X_train.columns.values, 
                                                  class_names=['target'], 
                                                  verbose=True, 
                                                  mode='classification')

#### 內容解密：
1. `lime.lime_tabular.LimeTabularExplainer` 初始化了一個LIME直譯器，用於表格資料的解釋。
2. `feature_names` 和 `class_names` 分別指定了特徵名稱和目標變數名稱，以提高解釋的可讀性。

#### ELI5
ELI5是一個用於除錯和解釋機器學習模型的函式庫，支援多種模型和框架。
```python
import eli5

# 對模型進行解釋
eli5.explain_weights(model)

#### 內容解密：
1. `eli5.explain_weights(model)` 用於解釋模型的權重，顯示每個特徵的重要性。

### XAI在機器學習中的方法
XAI的方法包括但不限於：
- **區域性代理模型**：使用簡單的模型來近似複雜模型的區域性行為。
- **特徵重要性評估**：評估不同特徵對模型預測的貢獻。

### XAI相容的模型
並非所有的機器學習模型都天生具有可解釋性。一些模型，如線性模型和決策樹，具有內在的可解釋性，而其他模型，如深度神經網路，則需要額外的技術來提高其可解釋性。

### XAI與負責任AI
XAI是實作負責任AI的重要組成部分。透過提高模型的可解釋性，我們可以更好地理解模型的行為，從而避免潛在的偏差和錯誤。

### XAI的評估
評估XAI的有效性是一個挑戰。目前尚無統一的評估指標，但常見的方法包括：
- **忠實度（Fidelity）**：衡量解釋與模型真實行為之間的接近程度。
- **可理解度（Comprehensibility）**：衡量人類理解解釋的難易程度。

## 機器學習模型可解釋性導論

隨著人工智慧（AI）和機器學習（ML）技術的快速發展，模型的可解釋性已成為一個重要的研究領域。模型的**可解釋性**是指理解和闡釋模型預測結果的能力，這對於建立對模型的信任至關重要。本篇文章將探討不同型別機器學習模型的可解釋性，包括線性模型、非線性模型、整合模型和時間序列模型。

### 線性模型的可解釋性

線性模型是最簡單的機器學習模型之一，包括**線性迴歸**和**邏輯迴歸**。這些模型的可解釋性較高，因為它們的預測結果是根據輸入特徵的線性組合。

#### 線性迴歸

線性迴歸是一種用於預測連續目標變數的線性模型。其數學表示式如下：

$$
y = \beta_0 + \beta_1 x_1 + \beta_2 x_2 + \cdots + \beta_n x_n + \epsilon
$$

其中，$y$ 是目標變數，$x_1, x_2, \ldots, x_n$ 是輸入特徵，$\beta_0, \beta_1, \ldots, \beta_n$ 是模型引數，$\epsilon$ 是誤差項。

```python
# 線性迴歸範例程式碼
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np

# 生成隨機資料
np.random.seed(0)
X = np.random.rand(100, 1)
y = 3 + 2 * X + np.random.randn(100, 1)

# 建立線性迴歸模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 輸出模型引數
print("截距：", model.intercept_)
print("係數：", model.coef_)

內容解密：

  1. LinearRegression()：建立一個線性迴歸模型物件。
  2. model.fit(X, y)：使用訓練資料擬合模型。
  3. model.intercept_ 和 model.coef_：輸出模型的截距和係數，這些引數用於解釋模型的預測結果。

非線性模型的可解釋性

非線性模型包括決策樹、隨機森林等，它們能夠捕捉資料中的非線性關係。然而，非線性模型的複雜度較高，可解釋性相對較低。

決策樹

決策樹是一種根據樹狀結構的模型，透過遞迴地劃分資料來進行預測。

# 決策樹範例程式碼
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
import numpy as np

# 生成隨機資料
np.random.seed(0)
X = np.random.rand(100, 1)
y = 3 + 2 * X + np.random.randn(100, 1)

# 建立決策樹迴歸模型
model = DecisionTreeRegressor()
model.fit(X, y)

# 輸出模型的預測結果
y_pred = model.predict(X)

內容解密：

  1. DecisionTreeRegressor()：建立一個決策樹迴歸模型物件。
  2. model.fit(X, y)：使用訓練資料擬合模型。
  3. model.predict(X)：使用模型進行預測，輸出預測結果。

整合模型的可解釋性

整合模型透過結合多個基模型的預測結果來提高整體效能。常見的整合方法包括隨機森林和梯度提升樹。

SHAP 值解釋

SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一種用於解釋模型預測結果的方法，能夠為每個特徵分配一個值，表示該特徵對預測結果的貢獻。

# SHAP 值範例程式碼
import shap
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
import numpy as np

# 生成隨機資料
np.random.seed(0)
X = np.random.rand(100, 2)
y = 3 + 2 * X[:, 0] + np.random.randn(100)

# 建立隨機森林迴歸模型
model = RandomForestRegressor()
model.fit(X, y)

# 使用 SHAP 解釋模型
explainer = shap.Explainer(model)
shap_values = explainer(X)

# 繪製 SHAP 值圖
shap.plots.beeswarm(shap_values)

內容解密：

  1. shap.Explainer(model)：建立一個 SHAP 直譯器物件，用於計算 SHAP 值。
  2. shap_values = explainer(X)：計算輸入資料的 SHAP 值。
  3. shap.plots.beeswarm(shap_values)：繪製 SHAP 值圖，用於視覺化特徵對預測結果的影響。

時間序列模型的可解釋性

時間序列模型用於分析和預測時間序列資料。常見的時間序列模型包括ARIMA和LSTM。

LIME 解釋時間序列模型

LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）是一種用於解釋複雜模型的區域性解釋方法。

# LIME 範例程式碼
from lime.lime_tabular import LimeTabularExplainer
import numpy as np

# 生成隨機時間序列資料
np.random.seed(0)
X = np.random.rand(100, 2)
y = 3 + 2 * X[:, 0] + np.random.randn(100)

# 建立 LIME 直譯器
explainer = LimeTabularExplainer(X, mode='regression')

# 選擇一個例項進行解釋
exp = explainer.explain_instance(X[0], model.predict, num_features=2)

# 輸出解釋結果
exp.as_pyplot_figure().show()

內容解密：

  1. LimeTabularExplainer(X, mode='regression')：建立一個 LIME 直譯器物件，用於區域性解釋。
  2. explainer.explain_instance(X[0], model.predict, num_features=2)：對指定的例項進行解釋。
  3. exp.as_pyplot_figure().show()：顯示解釋結果的視覺化圖表。

可解釋性人工智慧（XAI）技術：從文字分類別到深度學習模型

前言

隨著人工智慧（AI）和機器學習（ML）技術的快速發展，模型的可解釋性變得越來越重要。特別是在高風險領域，如醫療、金融和司法，模型的決策過程需要被清晰理解和信任。本文內容涵蓋了從文字分類別到深度學習模型的各種可解釋性技術，為讀者提供了全面的XAI技術。

第7章：自然語言處理（NLP）的可解釋性

自然語言處理任務

自然語言處理（NLP）是AI的一個重要分支，涉及文字分類別、情感分析、機器翻譯等多個任務。其中，文字分類別是最基礎也是最重要的任務之一。

文字分類別的可解釋性

文字分類別的可解釋性是指理解模型如何對文字進行分類別。ELI5是一個用於解釋文字分類別模型的工具，透過計算特徵權重來提供區域性解釋。

使用ELI5進行解釋

ELI5透過計算特徵權重來解釋模型的預測結果。例如，在一個文字分類別任務中，ELI5可以顯示哪些詞語對模型的預測結果貢獻最大。

import eli5
from eli5.lime import TextExplainer

# 初始化TextExplainer
te = TextExplainer()

# 對文字進行解釋
te.fit(text, model.predict_proba)
te.show_prediction(target_names=['Negative', 'Positive'])

內容解密：

  1. eli5 是一個用於模型解釋的函式庫，可以對模型的預測結果進行詳細的解釋。
  2. TextExplainer 是 eli5 中的一個類別，用於對文字資料進行解釋。
  3. fit 方法用於訓練直譯器，輸入文字和模型的預測結果。
  4. show_prediction 方法用於顯示模型的預測結果和解釋。

N-gram-Based 文字分類別

N-gram是一種根據連續n個詞語的文字表示方法，可以用於文字分類別任務。透過使用N-gram，可以捕捉文字中的區域性語義資訊。

多類別標籤文字分類別的可解釋性

對於多類別標籤文字分類別任務，可解釋性技術可以幫助理解模型如何區分不同的類別。

第8章：使用假設分析場景的AI模型公平性

什麼是WIT？

What-If Tool（WIT）是一個用於分析AI模型公平性的工具，可以幫助使用者瞭解模型的預測結果在不同假設場景下的變化。

安裝WIT

WIT可以透過pip安裝，使用命令：pip install witwidget

評估指標

WIT提供了多種評估指標，用於評估模型的公平性和準確性。

第9章：深度學習模型的可解釋性

解釋深度學習模型

深度學習模型的可解釋性是指理解模型如何對輸入資料進行處理和預測。SHAP是一種流行的可解釋性技術，可以用於解釋深度學習模型。

使用SHAP進行解釋

SHAP透過計算每個特徵對預測結果的貢獻來提供模型的解釋。

import shap

# 初始化SHAP直譯器
explainer = shap.DeepExplainer(model, data)

# 對資料進行解釋
shap_values = explainer.shap_values(input_data)

內容解密：

  1. shap 是一個用於模型解釋的函式庫，可以對模型的預測結果進行詳細的解釋。
  2. DeepExplainer 是 shap 中的一個類別，用於對深度學習模型進行解釋。
  3. shap_values 方法用於計算每個特徵對預測結果的貢獻。

前言

本文主要探討可解釋的人工智慧（XAI），因為越來越多AI模型被應用於生成商業決策，從而影響許多使用者。瞭解AI模型決策背後的關鍵特徵至關重要。本文旨在透過使用Python XAI函式庫、TensorFlow 2.0+、Keras等框架，來提高AI模型的適應性、可解釋性和透明度。

本文重點

  • 模型可解釋性和透明度
  • 使用數學公式和方法來解釋AI模型的決策過程
  • 提供軟體函式庫方法、類別、框架和函式的使用方法，以實作模型的可解釋性

目標讀者

本文同時滿足兩類別讀者的需求：

  1. 商業使用者：希望以簡單的語言瞭解模型的可解釋性，而不需要涉及統計或數學術語。
  2. 技術從業者：希望從計算的角度瞭解模型的可解釋性。

本文內容

  1. 模型可解釋性基礎：介紹模型可解釋性和透明度的基本概念。
  2. AI應用的倫理考慮：討論在AI應用中的倫理問題。
  3. AI模型的偏差：探討AI模型預測中的偏差問題。
  4. 模型可靠性：分析AI模型在不同應用場景下的可靠性。
  5. 線性和非線性模型的解釋：介紹如何解釋線性和非線性模型。
  6. 時間序列模型的解釋：討論如何解釋時間序列模型。
  7. 複雜整合模型的解釋：使用Lime、SHAP、Skater、ELI5和Alibi等框架來解釋複雜的整合模型。
  8. 非結構化資料和自然語言處理的可解釋性：探討如何對非結構化資料和自然語言處理模型進行可解釋性分析。

模型可解釋性與可理解性的基礎

在這本文中，我們將從模型可解釋性和可理解性的基礎開始，探討人工智慧（AI）應用中的倫理考量，以及AI模型預測結果中的偏差。我們將討論AI模型在不同應用場景中生成預測結果的可靠性。接著，我們將介紹用於解釋線性模型（如非線性模型和時間序列模型）的方法和系統。然後，我們將探討最複雜的整合模型，並使用Lime、SHAP、Skater、ELI5等框架進行可解釋性和可理解性的分析。最後，我們將討論非結構化資料和自然語言處理相關任務的模型可解釋性。

建立框架

近年來，機器學習和深度學習在建立跨不同領域的人工智慧（AI）解決方案方面取得了巨大的進步，包括零售、銀行、金融服務、保險、醫療保健、製造業和物聯網（IoT）產業。AI是許多產品和解決方案的核心，這些產品和解決方案正隨著各種業務功能的快速數位化而出現。AI之所以成為這些產品和解決方案的根源，是因為智慧機器現在具備了學習、推理和適應的能力。經驗是稀缺的。如果我們能夠利用智慧人士所獲得的豐富經驗，並透過機器上的學習、推理層來反映它，那麼就可以大大提高學習要素。

由於具備了這些能力，今天的機器學習和深度學習模型能夠在解決複雜的商業問題方面取得前所未有的表現，從而推動商業成果。

自動化與可解釋性的需求

如果我們回顧過去兩年，會發現有很多自動機器學習（AutoML）工具、框架、低程式碼和無程式碼工具（最少的人為干預），這是AI啟用系統所達到的另一個層次的成熟度。這是設計、交付和佈署解決方案所需的人為干預接近零的巔峰。當決策完全由機器做出，而人類總是處於接收端時，迫切需要了解機器如何做出這些決策。為AI系統提供動力的模型通常被稱為黑箱模型。因此，需要對模型進行可解釋性和可理解性分析，以解釋AI模型的預測結果。

人工智慧的定義

人工智慧指的是設計一個系統作為電腦程式，能夠自動代表人類做出某些任務的決策，而無需明確地被程式設計。圖1-1解釋了機器學習、深度學習和人工智慧之間的關係。

@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam componentStyle rectangle

title 技術文章XAI框架與實踐

package "XAI 可解釋性框架" {
    package "解釋方法" {
        component [SHAP] as shap
        component [LIME] as lime
        component [ELI5] as eli5
    }

    package "解釋類型" {
        component [區域性解釋] as local
        component [全域性解釋] as global
        component [特徵重要性] as importance
    }

    package "應用場景" {
        component [模型除錯] as debug
        component [信任建立] as trust
        component [合規審查] as compliance
    }
}

shap --> local : Shapley 值
lime --> local : 代理模型
eli5 --> importance : 權重分析
local --> debug : 單筆預測解釋
global --> trust : 整體行為解釋
importance --> compliance : 決策透明化

note right of shap
  SHAP 特點：
  - 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

此圖示說明瞭人工智慧、機器學習、深度學習之間的層次關係。

內容解密：

  • 圖表中的人工智慧（AI）是最廣泛的概念，涵蓋了使機器能夠模擬人類智慧的技術。
  • 機器學習是AI的一個子集，專注於使系統能夠從資料中學習並改進其效能，而無需明確程式設計。
  • 深度學習是機器學習的一個子領域，使用具有多層的神經網路來分析資料，尤其是在影像和語音識別任務中表現出色。
  • 專家系統是一種模擬人類專家決策能力的電腦系統，通常根據規則。

隨著AI的不斷發展，瞭解其內部工作原理和決策過程變得越來越重要。這不僅有助於提高模型的透明度和可信度，也能夠幫助開發者和使用者更好地理解和改進AI系統。因此，模型可解釋性和可理解性研究對於推動AI技術的負責任發展具有重要意義。

玄貓 BlackCat

玄貓 BlackCat

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。