Интерпретируемые модели
Интерпретируемая модель - модель обладающая свойством интерпретируемости
Интерпретируемость - это свойство модели, которое показывает, что структуру данной модели может объяснить человек. При этом структура модели не противоречит данным, на которых данная модель построена и сохраняет некоторые свойства предоставленных данных. При интерпретации модели могут быть объяснены принципы и закономерности, которые использует сама модель для предсказания на конкретных данных.
Практическая польза
Если модель машинного обучения работает хорошо, почему мы просто не доверяем модели и игнорируем факторы, из-за которых она приняла то или иное решение? "Проблема в том, что только одна метрика измерения, такая как, точность классификации, это неполное описание большинства реальных задач" [1]
Когда нужна интерпретируемость
- Когда целью является получение каких либо знаний с помощью изучения построенной модели
- Когда алгоритм оптимизировал неполную цель. Например, когда автомобильный инженер получает предсказания об параметрах двигателя, но ему нужно построит в целом наилучший автомобиль.
- Для безопасности сложных систем. Такие системы, в большинстве случаев, нельзя протестировать от начала до конца. Нельзя просмотреть все возможное входные данные и сценарии развития событий.
Когда интерпретируемость не требуется
- Влияние модели мало, а сама интерпретация стоит денег (мл в онлайн магазинах / предложение новых покупок на основе предыдущих)
- проблема хорошо разработана и люди и так все понимают (специалистов обучают ещё в университетах)
- класс модели широко применяется: линейные модели (стоимость квартиры: очевидно это метраж, расстояние до метро, школы, детского сада и т. д., но когда параметром много, то уже сложно всё это держать в голове)
- обман системы (кому давать кредит, качество работы сотрудника, поисковое ранжирование)
Примеры моделей
Пример интерпретируемой модели
Пример эффективной в предсказании но не интерпретируемой модели
Допустим есть данные и задача бинарной классификации, и 99% объектов имеют класс 1, остальные 0. Модель a(x) = 1, имеет точность 99%, но проинтерпретировать ее нельзя для каких-то наших исследований, особенно если нас интересуют, как возникает класс 0. Такая модель не интерпретируема, так как не информативна.
Другие свойства моделей
- Предсказуемость и моделируемость: свойства при которых человек способен предсказывать поведение и ошибки модели, а так же умение "симулировать" их. Например TODO
- Разложимость и модульность: свойства при которых человек способен декомпазировать модель на интепретируемые компоненты. Например TODO
- Доверие: TODO
- Информативность: из модели можно выявить вспомогательную информацию полезную для принятия какого-либо решения.
- Cтабильность: статисические и оптимизационные свойства
Примечания
- ↑ Doshi-Velez and Kim "Towards A Rigorous Science of Interpretable Machine Learning" 2017 Page 5
