Wizualizacje SHAP-IQ: głębsze spojrzenie na decyzje modeli uczenia maszynowego

Zrozumienie, w jaki sposób model uczenia maszynowego dochodzi do konkretnej prognozy, jest kluczowe dla budowania zaufania i efektywnego wykorzystania sztucznej inteligencji. W obliczu rosnącej złożoności algorytmów, narzędzia do interpretacji stają się niezbędne. SHAP-IQ, bazujące na fundamentalnych koncepcjach wartości Shapleya, wychodzi naprzeciw tym wyzwaniom, oferując zestaw zaawansowanych wizualizacji. Dzięki nim możliwe jest rozłożenie skomplikowanego zachowania modelu na zrozumiałe komponenty, ujawniając zarówno indywidualny wkład cech, jak i ich wzajemne interakcje.

Od danych do decyzji: Przykładowy scenariusz z SHAP-IQ

Aby zilustrować potencjał SHAP-IQ, zastosowano go do analizy predykcji zużycia paliwa (MPG) przez samochody, wykorzystując zbiór danych dostępny w bibliotece Seaborn. Dane te, zawierające takie atrybuty jak moc silnika, waga czy pochodzenie pojazdu, posłużyły do wytrenowania modelu Random Forest Regressor. Proces obejmował typowe etapy: wstępne przetwarzanie danych (m.in. kodowanie cech kategorycznych), podział na zbiory treningowy i testowy, a następnie samo trenowanie modelu i jego ewaluację. To standardowe podejście w uczeniu maszynowym, gdzie precyzja modelu jest weryfikowana przed przystąpieniem do analizy jego wewnętrznych mechanizmów.

Wizualna interpretacja: Rozpakowując modele z SHAP-IQ

Kluczowym elementem SHAP-IQ jest zestaw różnorodnych wizualizacji, które odzwierciedlają wpływ cech na prognozy na różnych poziomach szczegółowości – od indywidualnych wartości Shapleya po interakcje wyższego rzędu. Każda z tych reprezentacji graficznych oferuje unikalną perspektywę na działanie modelu:

Wykres sił (Force plot)

Wykres sił to jedno z podstawowych narzędzi SHAP, przedstawiające, w jaki sposób każda cecha „wypycha” prognozę modelu w górę lub w dół od wartości bazowej. Czerwone paski symbolizują cechy zwiększające prognozę, niebieskie – zmniejszające. Długość paska odpowiada sile wpływu. SHAP-IQ rozszerza to o wizualizację interakcji, co pozwala na identyfikację, jak kombinacje cech wpływają na wynik. Przykładowo, w modelu MPG, waga, cylindry i moc silnika zazwyczaj wpływają pozytywnie, podczas gdy rok produkcji czy przyspieszenie mogą obniżać przewidywane zużycie paliwa.

Wykres wodospadowy (Waterfall plot)

Podobnie jak wykres sił, wykres wodospadowy przedstawia sekwencyjny wpływ cech na prognozę, zaczynając od wartości bazowej i stopniowo dodając lub odejmując wpływ poszczególnych atrybutów. Jego zaletą jest automatyczne grupowanie małych wpływów w kategorię „inne”, co zwiększa czytelność, zwłaszcza w przypadku modeli o wielu cechach.

Wykres sieciowy (Network plot)

Wykres sieciowy to potężne narzędzie do analizy interakcji między cechami. Węzły reprezentują poszczególne cechy, a ich rozmiar odzwierciedla indywidualny wpływ. Grubość i kolor krawędzi łączących węzły wskazują siłę i kierunek interakcji. Umożliwia to identyfikację złożonych zależności, które mogą być niewidoczne w prostszych analizach.

Wykres grafu SI (SI graph plot)

Rozszerzając ideę wykresu sieciowego, wykres grafu SI wizualizuje interakcje wyższego rzędu jako hiperkrawędzie łączące wiele cech. Ta forma „hyper-grafu” pozwala na kompleksowe spojrzenie na współdziałanie cech, z rozmiarem węzła odzwierciedlającym wpływ indywidualnej cechy, a grubością, kolorem i przezroczystością krawędzi – siłę i kierunek interakcji.

Wykres słupkowy (Bar plot)

Wykres słupkowy, choć może być używany lokalnie, sprawdza się najlepiej jako narzędzie do globalnych wyjaśnień. Pokazuje on średnie bezwzględne wartości Shapleya (lub interakcji) dla wszystkich instancji, podsumowując ogólną ważność cech. W przypadku modelu MPG, cechy takie jak „dystans” i „moc silnika” wykazały się największym wpływem, co potwierdza ich kluczową rolę w predykcjach. Co więcej, interakcje dwójkowe, np. „moc silnika × waga” czy „odległość × moc silnika”, miały znaczący łączny wpływ, sugerując obecność nieliniowych zależności w modelu.

Wizualizacje SHAP-IQ stanowią krok naprzód w interpretacji działania modeli AI. Pozwalają nie tylko zrozumieć, które cechy są najważniejsze, ale także w jaki sposób współdziałają ze sobą, kształtując ostateczne prognozy. To narzędzie jest nieocenione dla inżynierów i analityków danych, umożliwiając głębsze wniknięcie w decyzje podejmowane przez algorytmy uczenia maszynowego i zwiększając ich transparentność.