一、引言

随着机器学习的广泛应用，对于模型的解释性变得越来越重要。解释性是指能够理解和解释模型如何做出预测或决策的能力。这一点对于涉及敏感领域（如金融、医疗）或需要监管的领域（如保险、法律）尤为重要。在这些领域，人们更加关注模型的透明度，以便理解预测结果的原因，并验证模型是否符合道德、法律和业务规定。

XGBoost和DALEXtra在可解释性方面具有重要优势。CatBoost是一种梯度提升树模型，它在特征重要性评估方面表现出色，能够告诉我们哪些特征对于模型的预测贡献最大。同时，CatBoost还支持特征交互的可视化，帮助我们理解不同特征之间的相互作用。这使得我们能够更好地理解模型的决策过程，并验证模型是否基于合理的逻辑进行预测。

DALEXtra是一个扩展的数据分析库，它提供了多种工具来解释和可视化机器学习模型。其中包括了具有全局和局部解释性的方法，如Partial Dependence Plots（PDPs）和Individual Conditional Expectation（ICE）plots。这些方法能够帮助我们了解输入特征与模型输出之间的关系，并揭示模型的行为规律。

二、XGBoost与可解释性

2.1 XGBoost的原理和特点

XGBoost是一个基于梯度提升决策树的机器学习框架，以其高效、可扩展和灵活的特点而著称。其核心算法基于梯度提升决策树，通过迭代地构建一系列弱学习器来逼近一个强大的学习器，从而实现对数据的复杂非线性关系的建模。

「自适应学习率调整功能」，能够自动调整每个决策树的学习率，以提高模型的训练速度和性能。
「支持处理分类特征」，不需要进行独热编码或标签编码，能够直接处理原始的分类数据，这使得模型更加精确且能够保留分类特征的信息。
「优秀的泛化能力」，在处理较少训练样本和高维度数据时能够表现出色。

2.2 XGBoost与可解释性

XGBoost与可解释性。传统的决策树可能会因为过拟合而产生过于复杂的结构，使得解释起来非常困难。而XGBoost与可解释性通过使用基于树的梯度提升方法，能够自动地优化树的深度和叶节点的数量，从而生成易于解释的模型。

「特征重要性评估」：能够计算每个特征对于模型预测的贡献程度，进而帮助我们了解哪些特征对于模型的决策起到了重要作用。这使得我们可以识别出关键特征，进行特征工程或优化模型。
「特征交互可视化」：提供了直观的特征交互可视化功能，能够帮助我们理解不同特征之间的相互作用和影响，例如通过绘制特征之间的依赖关系图或局部影响图。
「模型解释性工具」：提供了一些工具来帮助我们更好地解释模型的决策过程，如决策路径、叶子节点的统计信息等。这些工具可以揭示模型的内部逻辑和规则，从而增强模型的可解释性。
「提供了一系列可视化工具」，如特征重要性评估和模型解释树，帮助用户更好地理解模型决策过程。

三、DALEXtra与可解释性

3.1 DALEXtra的基本概念和框架

DALEXtra是一个基于Python的开源库，用于增强机器学习模型的可解释性。它是DALEX（Descriptive mAchine Learning EXplanations）库的扩展，为用户提供了更多功能和工具来解释和分析模型的行为。

「模型解释性」：DALEXtra旨在帮助用户理解和解释机器学习模型的预测结果。它提供了一系列方法和工具，用于可视化模型的特征重要性、特征影响、局部解释等。
「模型解释流程」：DALEXtra的解释流程包括数据准备、模型训练、模型解释和模型验证。用户可以使用DALEXtra库中提供的函数和类来执行这些步骤，并获得详细的模型解释结果。

3.2 DALEXtra如何增强模型可解释性

「特征重要性评估」：DALEXtra提供了多种方法来评估特征的重要性，例如Permutation Feature Importance、Shapley Values等。通过这些方法，用户可以确定哪些特征对于模型的决策起到了关键作用。
「局部解释性」：DALEXtra通过Partial Dependence Plots（PDPs）、Individual Conditional Expectation（ICE）plots等方法，允许用户在局部范围内分析模型的预测结果。这些方法可以帮助用户了解特定样本或特征对于模型输出的影响。
「解释一致性验证」：DALEXtra提供了多种验证方法，如Ceteris Paribus Profiles和Break Down Plots，用于验证模型的解释一致性和可靠性。这些方法可以帮助用户确认模型的解释是否符合预期，并发现潜在的问题。

3.3 DALEXtra在可视化模型解析的优势和应用

「多样化的可视化工具」：DALEXtra提供了多种可视化工具，如Partial Dependence Plots（PDPs）、Feature Importance Plots、Ceteris Paribus Profiles等。这些工具可以帮助用户以直观的方式分析和解释模型的行为和决策规则。
「增强的模型解释性」：DALEXtra通过结合不同的解释方法和可视化技术，增强了模型的解释性。用户可以使用这些工具来深入了解模型的预测结果，验证模型的可靠性，并与领域专家进行更好的交流和理解。
「实际应用案例」：DALEXtra在许多实际应用场景中都有广泛的应用，例如医疗诊断、金融风险评估和工业预测等。通过使用DALEXtra，用户可以更好地理解和解释模型的决策过程，提高模型在实际场景中的可靠性和可应用性。

综上所述，DALEXtra是一个有助于增强机器学习模型可解释性的库。它提供了多种方法和工具来解释模型的预测结果，包括特征重要性评估、局部解释性分析和解释一致性验证等。通过使用DALEXtra，用户可以更好地理解和解释模型的决策过程，并提高模型的可靠性和可应用性。

四、实例展示

「数据集准备」

library(survival)
head(gbsg)

结果展示：

   pid age meno size grade nodes pgr er hormon rfstime status
1  132  49    0   18     2     2   0  0      0    1838      0
2 1575  55    1   20     3    16   0  0      0     403      1
3 1140  56    1   40     3     3   0  0      0    1603      0
4  769  45    0   25     3     1   0  4      0     177      0
5  130  65    1   30     2     5   0 36      1    1855      0
6 1642  48    0   52     2    11   0  0      0     842      1

「示例数据集介绍」

> str(gbsg)
'data.frame':   686 obs. of  10 variables:
 $ age    : int  49 55 56 45 65 48 48 37 67 45 ...
 $ meno   : int  0 1 1 0 1 0 0 0 1 0 ...
 $ size   : int  18 20 40 25 30 52 21 20 20 30 ...
 $ grade  : int  2 3 3 3 2 2 3 2 2 2 ...
 $ nodes  : int  2 16 3 1 5 11 8 9 1 1 ...
 $ pgr    : int  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ er     : int  0 0 0 4 36 0 0 0 0 0 ...
 $ hormon : int  0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 ...
 $ rfstime: int  1838 403 1603 177 1855 842 293 42 564 1093 ...
 $ status : Factor w/ 2 levels "0","1": 1 2 1 1 1 2 2 1 2 2 ...

age：患者年龄
meno：更年期状态（0表示未更年期，1表示已更年期）
size：肿瘤大小
grade：肿瘤分级
nodes：受累淋巴结数量
pgr：孕激素受体表达水平
er：雌激素受体表达水平
hormon：激素治疗（0表示否，1表示是）
rfstime：复发或死亡时间（以天为单位）
status：事件状态（0表示被截尾，1表示事件发生）

「划分训练集和测试集」

# 划分训练集和测试集
set.seed(123)
data <- gbsg[,c(-1)]


# 划分训练集和测试集
set.seed(123)
train_indices <- sample(x = 1:nrow(data), size = 0.7 * nrow(data), replace = FALSE)
test_indices <- sample(setdiff(1:nrow(data), train_indices), size = 0.3 * nrow(data), replace = FALSE)

train_data <- data[train_indices, ]
test_data <- data[test_indices, ]

「模型拟合」

library(xgboost)
library(pROC)

bst <- xgboost(data = as.matrix(train_data[,c(-10,-11)]), label = train_data$status,
               max_depth = 2, eta = 1, nthread = 2, nrounds = 2,
               objective = "binary:logistic")

「构建解释器」

library(DALEXtra)
cat_exp <- explain_tidymodels(bst,
                              data = as.matrix(train_data[,c(-10,-11)]),
                              y=train_data$status,
                              label = "Catboost")

「模型解释」

「个体SHAP值」

cat_shap <- predict_parts(cat_exp,
             new_observation=as.matrix(train_data[3,c(-10,-11)]),
                          type = "shap")
plot(cat_shap,show_boxplots=TRUE)

个体SHAP图展示每个特征对个体预测的贡献度，从图中我们可以看出，rfstime和grade 对预测的贡献度较大。

「CP图」

cat_cp <- predict_profile(cat_exp,
                          new_observation = as.matrix(train_data[3,c(-10,-11)]))
plot(cat_cp,subtitle="")

CP图显示特征对目标值的影响情况，图中圆点表示样本2 的每个特征的值。

「部分依赖图（PDP）」

library(ingredients)
cat_pd <- partial_dependence(cat_exp)
plot(cat_pd,subtitle="")

「变量重要性」

library(vivo)
cat_profiles <- model_profile(cat_exp)
cat_vp <- global_variable_importance(cat_profiles)
plot(cat_vp)

5. 「ROC曲线」

library(auditor)
plot(model_evaluation(cat_exp))+geom_abline()

原文始发于微信公众号（java菌）：机器学习-可解释性机器学习：XGBoost与DALEXtra的可视化模型解析

文章由极客之家整理，本文链接：https://www.bmabk.com/index.php/post/199320.html

机器学习-可解释性机器学习：XGBoost与DALEXtra的可视化模型解析