0-Why Should I Trust You Explaining the Predictions of Any Classifier

“Why Should I Trust You”Explaining the Predictions of Any Classifier

TITLE

LIME 这篇论文发表在2016年的KDD会议上

背景

机器模型虽然被广泛采用，但是其对人们来说，还是一个黑匣子。然而，了解机器学习背后的原理对于其评估非常重要，因此一种称为“LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）”的技术被提出，通过可解释和忠实的方式解释任何分类器的预测，以非冗余的方式呈现代表性的个体预测及其解释。人类对模型行为的理解程度，而不是将其视为黑匣子。

当模型用于决策时，确定对个人预测的信任是很重要的，例如，当使用机器学习进行医疗诊断、恐怖主义检测时，如果盲目的相信预测，可能会带来灾难性的后果。

实验方法

LIME 是一种模型无关的方法，可以解释任何机器学习模型的预测结果。它的基本思路是通过扰动输入数据并观察模型输出的变化，来构建一个局部线性模型，从而解释模型在某个特定数据点附近的行为。LIME 的具体步骤如下：

  1. 扰动输入数据：生成与原始数据点相似的一组扰动数据。
  2. 模型预测：使用原始模型对这些扰动数据进行预测。
  3. 加权线性回归：根据扰动数据与原始数据点的相似度，对扰动数据的预测结果进行加权线性回归，从而得到一个局部的线性模型。
  4. 解释结果：利用线性模型的系数解释原始模型的预测。

解释个体症状

LIME的主要流程，通过对数据对可能的症状进行高亮标记，通过这个模型就会对于结果有可信的预测。

LIME工作流程

在模型中选取需要预测的点，对其周围的点按照weight进行标记，然后将weight大的点放入模型中重新标记，选择一个解释模型来表示原来的模型，也就是在用一个可解释的新模型代替不可解释的原模型。

假设有一个训练好的图像分类模型，可以将医学图像分类为正常或异常。使用LIME来解释模型对某个具体图像的预测：

  1. 输入扰动：对该医学图像进行小幅度扰动，如改变某些像素值或添加噪声，生成一组相似的图像。
  2. 模型预测：使用原始模型对这些扰动图像进行预测，记录每个扰动图像的预测结果。
  3. 加权回归：根据扰动图像与原始图像的相似度，对这些扰动图像的预测结果进行加权线性回归，构建局部线性模型。
  4. 解释结果：分析线性模型的系数，解释哪些像素或图像区域对原始模型的预测影响最大，从而理解模型是如何做出预测的。

实验结果

论文在多个数据集上进行了实验，包括文本分类和图像分类。实验结果表明，LIME能够有效地解释复杂模型的预测结果，并且在保持高解释性的同时，对原始模型的预测结果有较高的近似度。

总结

通过这种方法，可以更好地理解深度学习模型在医学图像处理中的决策过程，提升模型的透明度和可信度。

事实上还有一种方法SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一种基于合作博弈论的解释方法，用于解释机器学习模型的预测结果。SHAP 结合了Shapley值的理论基础和加性特征重要性的思想，是目前广泛应用的一种解释工具。相比于 LIME，SHAP 更加严格和全面，但计算复杂度也较高。在实际应用中，SHAP 被广泛用于解释各种机器学习和深度学习模型的预测结果，提升模型的可解释性和透明度。在本文中不再介绍。