Zrozumieć modele AI: SHAP-IQ i analiza interakcji cech

W miarę jak systemy sztucznej inteligencji stają się coraz bardziej złożone i powszechne, kluczowe staje się nie tylko uzyskanie trafnych predykcji, ale także pełne zrozumienie mechanizmu ich działania. Wyjaśnialność modeli (XAI) pozostaje jednym z najważniejszych wyzwań w dziedzinie AI, zwłaszcza gdy decyzje algorytmów mają realne konsekwencje w życiu ludzi, na przykład w medycynie czy finansach.

Tradycyjnie, do wyjaśniania roli poszczególnych cech w modelach uczenia maszynowego wykorzystuje się wartości Shapley’a. Pozwalają one na przypisanie 'udziału’ każdej cechy do ostatecznej predykcji, traktując ją jako pojedynczy, niezależny komponent. Choć to podejście jest cenne dla identyfikacji najważniejszych zmiennych, pomija ono istotny aspekt: interakcje między cechami.

Przełom w wyjaśnialności: interakcje Shapley’a

Modele uczenia maszynowego rzadko opierają się na cechach działających w izolacji. Częściej predykcja jest wynikiem skomplikowanych zależności i współdziałania wielu zmiennych. Przykładowo, cena domu może być determinowana nie tylko przez jego powierzchnię czy lokalizację indywidualnie, ale przez ich specyficzne połączenie. Zrozumienie tych interakcji jest kluczowe dla pełnej interpretacji modelu i budowania zaufania do jego wyników.

Tutaj na scenę wkracza pakiet SHAP-IQ (Shapley Interaction Quantization), który rozszerza koncepcję wartości Shapley’a o analizę interakcji między cechami (Shapley Interaction Indices – SII). Pakiet ten pozwala na ilościowe określenie, w jaki sposób kombinacje cech wpływają na wynik modelu, oddzielając ich indywidualny wkład od efektów wynikających ze wspólnego działania.

Praktyczne zastosowanie SHAP-IQ

Aby zilustrować działanie SHAP-IQ, posłużmy się przykładem modelowania danych dotyczących wypożyczania rowerów. Zaczynamy od przygotowania zbioru danych i trenowania modelu regresji, na przykład Random Forest Regressor. Po ocenie wydajności modelu, przystępujemy do analizy jego wewnętrznych mechanizmów za pomocą SHAP-IQ.

Kluczowym elementem jest konfiguracja obiektu TabularExplainer z pakietu shapiq. Umożliwia on obliczanie wartości interakcji Shapley’a, bazując na metodzie k-SII. Poprzez ustawienie parametru max_order, możemy określić, jak głębokie interakcje chcemy analizować – na przykład, max_order=4 pozwoli nam zbadać współdziałanie grup do czterech cech jednocześnie. To znacząco różni się od standardowych wartości Shapley’a (uzyskiwanych przy max_order=1), które reprezentują jedynie indywidualny wkład bez uwzględniania współzależności.

Interpretacja wyników: od indywidualnych wkładów do złożonych interakcji

Analiza wyników generowanych przez SHAP-IQ pozwala na uzyskanie szczegółowego obrazu wpływu cech i ich kombinacji na predykcję modelu. Z jednej strony, możemy zbadać 'pierwszorzędowe’ wartości interakcji, które są tożsame ze standardowymi wartościami Shapley’a – wskazują one na indywidualny wpływ każdej cechy.

Do wizualizacji tych indywidualnych wkładów często wykorzystuje się wykres wodospadowy (Waterfall chart). Pozwala on na graficzne przedstawienie, jak każda cecha przyczynia się do przesunięcia prognozy bazowej modelu w kierunku ostatecznej wartości predykcji. Na przykładzie danych dotyczących wypożyczania rowerów można zaobserwować, jak temperatura lub rok mają negatywny wpływ na predykcję, podczas gdy warunki pogodowe czy wilgotność mogą ją zwiększać.

Jednak prawdziwe możliwości SHAP-IQ ujawniają się przy analizie interakcji wyższego rzędu. To właśnie one pokazują, jak cechy wzajemnie się wzmacniają lub osłabiają w procesie predykcji. Zrozumienie tych współzależności jest nieocenione dla głębszego wglądu w logikę działania algorytmu oraz dla odkrywania potencjalnych problemów, takich jak ukryte korelacje czy niepożądane bias.

Rozwój narzędzi takich jak SHAP-IQ to krok naprzód w kierunku bardziej transparentnej i odpowiedzialnej sztucznej inteligencji. Pozwalają one nie tylko na wyjaśnianie, ale i na pogłębianie naszego zrozumienia złożonych systemów predykcyjnych, co jest fundamentem ich bezpiecznego i efektywnego wykorzystania w praktyce.