【可解释性机器学习】详解Python的可解释机器学习库：SHAP

详解Python的可解释机器学习库：SHAP

SHAP介绍
SHAP的用途
SHAP的工作原理
解释器Explainer
- 局部可解释性Local Interper
- - 单个prediction的解释
  - 多个预测的解释
  - 获取单个样本的Top N个特征值及其对应的SHAP值
- 全局可解释性Global Interper
- - summary_plot
  - Feature Importance
  - Interaction Values
  - dependence_plot
其他类型的explainers
一个使用SHAP计算神经网络影响的示例
参考资料

可解释机器学习在这几年慢慢成为了机器学习的重要研究方向。作为数据科学家需要防止模型存在偏见，且帮助决策者理解如何正确地使用我们的模型。越是严苛的场景，越 需要模型提供证明它们是如何运作且避免错误的证据。

关于模型解释性，除了线性模型和决策树这种天生就有很好解释性的模型意外，sklean中有很多模型都有importance这一接口，可以查看特征的重要性。其实这已经含沙射影地体现了模型解释性的理念。只是传统的importance的计算方法其实有很多争议，且并不总是一致。

SHAP介绍

SHAP是Python开发的一个“模型解释”包，可以解释任何机器学习模型的输出。其名称来源于SHapley Additive exPlanation，在合作博弈论的启发下SHAP构建一个加性的解释模型，所有的特征都视为“贡献者”。对于每个预测样本，模型都产生一个预测值，SHAP value就是该样本中每个特征所分配到的数值。

假设第i个样本为 $X_i$ ，第i个样本的第j个特征为 $X_{i_j}$ ，模型对该样本的预测值为 $y_i$ ，整个模型的基线（通常是所有样本的目标变量的均值）为 $y_{base}$ ，那么SHAP value服从以下等式：
$y_i=y_{base}+f(X_{i_1})+f(X_{i_2})+…+f(X_{i_k})$
其中 $f(X_{i_j})$ 为 $X_{i_j}$ 的SHAP值，直观上看， $f(X_{i_1})$ 就是第i个样本中第1个特征对最终预测值 $y_i$ 的贡献值，当 $f(X_{j_1})>0$ ，说明该特征提升了预测值，也正向作用；反之，说明该特征使得预测值降低，有反向作用。

传统的feature importance只告诉哪个特征重要，但并不清楚该特征是怎样影响预测结果的。SHAP value最大的优势是SHAP能对于反映出每一个样本中的特征的影响力，而且还表现出影响的正负性。
通过pip install shap即可安装:

import shap# 首先训练好一个XGBoost modelX,y = shap.datasets.boston()model = xgboost.train({"learning_rate": 0.01}, xgboost.DMatrix(X, label=y), 100)

SHAP的用途

SHAP值（SHapley Additive exPlanations的缩写）从预测中把每一个特征的影响分解出来。可以把它应用到类似于下面的场景当中:

模型认为银行不应该给某人放贷，但是法律上需要银行给出每一笔拒绝放贷的原因。
医务人员想要确定对不同的病人而言，分别是哪些因素导致他们有患某种疾病的风险，这样就可以因人而异地采取针对性的卫生干预措施，直接处理这些风险因素。

SHAP的工作原理

SHAP值通过与某一特征取基线值时的预测做对比，来解释该特征取某一特定值的影响。例如，对一个球队会不会赢得“最佳球员”称号进行了预测。可能会有以下疑问：

预测的结果有多大的程度是由球队进了3个球这一事实影响的？但是，如果我们像下面这样重新表述一下的话，那么给出具体、定量的答案还是比较容易的：
预测的结果由多大的程度是由球队进了3个球这一事实影响的，而不是某些基线进球数？

当然，每个球队都由很多特征，所以，如果我们能回答“进球数”的问题，那么我们也能对其它特征重复这一过程。

SHAP值用一种保证良好性质的的方式做这件事。具体而言，用如下等式对预测进行分解：

sum(SHAP values for all features) = pred_for_team - pred_for_baseline_values

也就是说，用所有特征的SHAP值的加和来解释为什么预测结果与基线不同。这就允许我们用像下面这样的一幅图来对预测进行分解：

该如何解释这张图呢？
可以看到预测的结果是0.7，而基准值是0.4979。引起预测增加的特征值是粉色的，它们的长度表示特征影响的程度。引起预测降低的特征值是蓝色的。最大的影响来自Goal Scored等于2的时候。但ball possesion的值则对降低预测的值具有比较有意义的影响。如果把粉色条状图的长度与蓝色条状图的长度相减，差值就等于基准值到预测值之间的距离。

解释器Explainer

在SHAP中进行模型解释需要先创建一个explainer，SHAP支持很多类型的explainer(例如deep、gradient、kernel、tree、sampling等)，以tree为例，它支持常用的XGB、LGB、CatBoost等树集成算法。

explainer = shap.TreeExplainer(model) # #这里的model在准备工作中已经完成建模，模型名称就是modelshap_values = explainer.shap_values(X) # 传入特征矩阵X，计算SHAP值

上面的shap_values对象是一个包含两个array的list。第一个array是负向结果的SHAP值，而第二个array是正向结果的SHAP值。通常从预测正向结果的角度考虑模型的预测结果，所以会拿出正向结果的SHAP值（拿出shap_values[1]）。

局部可解释性Local Interper

Local可解释性提供了预测的细节，侧重于解释单个预测是如何生成的。它可以帮助决策者信任模型，并且解释各个特征是如何影响模型单次的决策。

单个prediction的解释

SHAP提供极其强大的数据可视化功能，来展示模型或预测的解释结果。

# 可视化第一个prediction的解释shap.initjs()shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values[0,:], X.iloc[0,:])

上图的”explanation”展示了每个特征都各自有其贡献，将模型的预测结果从基本值(base value)推动到最终的取值(model output)；将预测推高的特征用红色表示，将预测推低的特征用蓝色表示。

基本值(base_value)是我们传入数据集上模型预测值的均值，可以通过自己计算来验证：

y_base = explainer.expected_valueprint(y_base) # 14.230186

pred = model.predict(xgboost.DMatrix(X))print(pred.mean()) # 14.230188

多个预测的解释

如果对多个样本进行解释，将上述形式旋转90度然后水平并排放置，可以看到整个数据集的explanations ：

shap.initjs()shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values, X)

获取单个样本的Top N个特征值及其对应的SHAP值

函数代码如下：

# 获取单个样本的Top N特征值和对应的SHAP值def get_topN_reason(old_list, features, top_num = 3, min_value = 0.0):# 输出shap值最高的N个标签feature_importance_dict = {}for i, f in zip(old_list, features):feature_importance_dict[f] = inew_dict = dict(sorted(feature_importance_dict.items(), key=lambda e: e[1], reverse=True))return_dict = {}for k ,v in new_dict.items():if top_num > 0:if v >= min_value:return_dict[k] = vtop_num -= 1else:breakelse:breakreturn return_dictprint(get_topN_reason(old_list=shap_values[505], features=X.columns.values)) # 这里选取第505个样本

其中：

old_list：shap_value中某个array的单个元素（类型是list），这里我选择的是array中的505号样本
features: 与old_list的列数相同，主要用于输出的特征能让人看得懂
top_num：展示前N个最重要的特征
min_value: 限制了shap值的最小值

输出结果：

{'LSTAT': 1.11883, 'NOX': 0.10774355, 'TAX': 0.061408427}

全局可解释性Global Interper

Global可解释性：寻求理解模型的overall structure(总体结构)。这往往比解释单个预测困难得多，因为它涉及到对模型的一般工作原理作出说明，而不仅仅是一个预测。

summary_plot

summary plot 为每个样本绘制其每个特征的SHAP值，这可以更好地理解整体模式，并允许发现预测异常值。每一行代表一个特征，横坐标为SHAP值。一个点代表一个样本，颜色表示特征值(红色高，蓝色低)。比如，这张图表明LSTAT特征较高的取值会降低预测的房价

# summarize the effects of all the featuresshap.summary_plot(shap_values, X)

Feature Importance

传统的importance的计算方法效果不好，SHAP提供了另一种计算特征重要性的思路。取每个特征的SHAP值的绝对值的平均值作为该特征的重要性，得到一个标准的条形图(multi-class则生成堆叠的条形图):

shap.summary_plot(shap_values, X, plot_type="bar")

Interaction Values

interaction value是将SHAP值推广到更高阶交互的一种方法。树模型实现了快速、精确的两两交互计算，这将为每个预测返回一个矩阵，其中主要影响在对角线上，交互影响在对角线外。这些数值往往揭示了有趣的隐藏关系（交互作用）：

shap_interaction_values = explainer.shap_interaction_values(X)shap.summary_plot(shap_interaction_values, X)

dependence_plot

为了理解单个feature如何影响模型的输出，可以将该feature的SHAP值与数据集中所有样本的feature值进行比较。由于SHAP值表示一个feature对模型输出中的变动量的贡献，下面的图表示随着特征RM变化的预测房价(output)的变化。单一RM(特征)值垂直方向上的色散表示与其他特征的相互作用，为了帮助揭示这些交互作用，“dependence_plot函数”自动选择另一个用于着色的feature。在这个案例中，RAD特征着色强调了RM(每栋房屋的平均房间数)对RAD值较高地区的房价影响较小。

# create a SHAP dependence plot to show the effect of a single feature across the whole datasetshap.dependence_plot("RM", shap_values, X)

其他类型的explainers

SHAP库可用的explainers有：

deep：用于计算深度学习模型，基于DeepLIFT算法
gradient：用于深度学习模型，综合了SHAP、集成梯度、和SmoothGrad等思想，形成单一期望值方程
kernel：模型无关，适用于任何模型
linear：适用于特征独立不相关的线性模型
tree：适用于树模型和基于树模型的集成算法
sampling ：基于特征独立性假设，当你想使用的后台数据集很大时，kenel的一个很好的替代方案

重点介绍Kernel Explainer，适用于任何模型，但性能不一定是最优的，可能很慢；例如KNN算法只能使用kernel explainer。不过可以用K-mean聚类算法对数据集进行summarizing，这样可以有效提高Kenel的速度(当然，会损失一些准确性)，例如：

import timefrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.neighbors import KNeighborsRegressorX_train, X_test, y_train, y_val = train_test_split(X, y, random_state=1)knn = KNeighborsRegressor().fit(X_train, y_train)X_train_summary = shap.kmeans(X_train, 10)t0 = time.time()explainerKNN = shap.KernelExplainer(knn.predict, X_train_summary)shap_values_KNN_train = explainerKNN.shap_values(X_train)shap_values_KNN_test = explainerKNN.shap_values(X_test)timeit=time.time()-t0timeit'''103.51293921470642'''

通过SHAP，用knn模型在整个”波士顿房价”数据集上跑完需要1个小时。如果我们牺牲一些精度，通过k-means聚类对数据进行summarizing，可以将时间缩短到2分钟。

一个使用SHAP计算神经网络影响的示例

在此示例中，使用SHAP计算使用 Python 和 scikit-learn 的神经网络的特征影响。对于这个例子，使用 scikit-learn 的糖尿病数据集，它是一个回归数据集。

首先安装shap库。

!pip install shap

然后，导入相关库

import shapfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom sklearn.neural_network import MLPRegressorfrom sklearn.pipeline import make_pipelinefrom sklearn.datasets import load_diabetesfrom sklearn.model_selection import train_test_split

导入数据，并划分训练集和测试集：

# 加载数据集和特征名称X,y = load_diabetes(return_X_y=True)features = load_diabetes()['feature_names']# 拆分训练和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=42)

这里使用的模型是MLP，即多层感知机。首先对特征进行归一化。该模型本身是一个前馈神经网络，在隐藏层有 5 个神经元，10000 个 epoch 和一个具有自适应学习率的逻辑激活函数。在现实生活中，可以在设置这些值之前适当地优化这些超参数。

model = make_pipeline(StandardScaler(),MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(5,),activation='logistic', max_iter=10000,learning_rate='invscaling',random_state=0))model.fit(X_train,y_train)

现在是 SHAP 部分。首先，需要创建一个名为explainer的对象。它是在输入中接受模型的预测方法和训练数据集的对象。为了使 SHAP 模型与模型无关，它围绕训练数据集的点执行扰动，并计算这种扰动对模型的影响。这是一种重采样技术，其样本数量稍后设置。这种方法与另一种称为 LIME 的著名方法有关，该方法已被证明是原始 SHAP 方法的一个特例。结果是对 SHAP 值的统计估计。
所以，首先定义解释器对象。

explainer = shap.KernelExplainer(model.predict,X_train)'''WARNING:shap:Using 296 background data samples could cause slower run times. Consider using shap.sample(data, K) or shap.kmeans(data, K) to summarize the background as K samples.'''

现在可以计算SHAP值。请记住，它们是通过对训练数据集重新采样并计算对这些扰动的影响来计算的，因此必须定义适当数量的样本。对于此示例，使用 100 个样本。然后，在测试数据集上计算影响。

出现一个漂亮的进度条并显示计算的进度，这可能很慢。

最后，得到一个 (n_samples, n_features) 的numpy 数组。每个元素都是该记录的该特征的 shap 值。请记住，SHAP值是针对每个特征和每个记录计算的。

现在可以绘制“summary_plot”。

shap.summary_plot(shap_values, X_test, feature_names=features)

每行的每个点都是测试数据集的记录。这些特征从最重要的一个到不太重要的排序。可以看到s5是最重要的特征。该特征的值越高，对目标的影响越积极。该值越低，贡献越负。

更深入地了解特定记录，还可以绘制的一个非常有用的图称为force_plot：

shap.initjs()shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values[0,:] ,X_test[0,:],feature_names=features)

从图中可以看出113.90 是预测值。基准值（base value）是目标变量在所有记录中的平均值。每个条带都显示了其特征在将目标变量的值推得更远或更接近基准值方面的影响。红色条纹表明它们的特征将价值推向更高的价值。蓝色条纹表明它们的特征将值推向较低的值。条纹越宽，贡献越高（绝对值）。这些贡献的总和将目标变量的值从花瓶值推到最终的预测值。

对于这个特定的记录，bmi、bp、s2、sex和s5值对预测值有正贡献。s5仍然是这条记录中最重要的变量，因为它的贡献是最宽的（它具有最大的条带）。显示负贡献的变量是s1和s4，但它不足以使预测值低于基值。因此，由于总的正贡献（红色条纹）大于负贡献（蓝色条纹），因此最终值大于基准值。

参考资料

[1] SHAP：Python的可解释机器学习库
[2] Python：使用SHAP库将前N个重要特征提取出来
[3] SHAP VALUES —— 什么影响了你的决定？
[4] SHAP 机器学习模型解释可视化工具
[5] 机器学习模型可解释性进行到底 —— SHAP值理论（一）

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SHAP的用途

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