趋近智
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将LIME和SHAP等可解释性方法应用于分类模型，有助于理解模型对特定输入作出特定类别预测的原因。由于分类处理离散结果（例如，“垃圾邮件”与“非垃圾邮件”，“猫”与“狗”与“鸟”），因此解释着重于识别哪些特征将预测推向一个类别而非其他类别。本分析考察了LIME和SHAP的解释如何在分类任务中具体应用。
LIME通过将一个更简单、可解释的模型（如线性回归）拟合到单个数据点的扰动版本来生成局部解释。对于分类，这个局部替代模型经过训练，用于预测原始复杂模型所指定类别的概率。
输出通常包含特征列表及其对应的权重 (weight)。这些权重表示特征在被解释实例局部范围内对特定类别预测的贡献。
考虑一个预测客户流失（“是”或“否”）的二元分类模型。如果LIME解释了某个特定客户的“是”预测，输出可能如下：
特征 权重
----------------------
NumSupportCalls > 3 0.45
TenureMonths < 6 0.30
ContractType = M2M 0.15
InternetService = No -0.10
TotalCharges < 50 -0.25
这表明，在该客户数据点附近，超过3次支持电话、不到6个月的在网时长以及按月合同是推动预测走向“是”（流失）的主要因素。相反，没有互联网服务和较低的总费用会略微将预测推离“是”。
大多数LIME实现允许您指定想要解释的类别预测。您可以为模型为何预测类别“A”，或者为何没有预测类别“B”生成单独的解释，从而提供更全面的视图。
以下是使用LIME对特定类别预测的特征贡献进行的可视化呈现：
LIME估算的单个客户对“流失 = 是”预测的特征贡献。正值支持该预测，负值则反对。
SHAP值以博弈论中的Shapley值为基础，解释了每个特征如何促使模型输出从基线（平均）预测偏离到特定实例的实际预测。在分类中，“输出”通常指模型在最终概率转换（例如，通过sigmoid或softmax）之前对特定类别的原始分数或对数几率。
SHAP提供多种为分类定制的可视化工具：
这些图显示了单个预测的解释。它们显示了基线预测值（数据集中平均预测值）以及每个特征的SHAP值如何将输出推高或推低，以趋近所选类别的最终预测。将预测推高的特征（通常是推向正类别或感兴趣的特定类别）通常显示为一种颜色（例如，蓝色），而将其推低的特征则显示为另一种颜色（例如，红色）。
概览图提供了特征重要性的全局视图。对于分类，它们通常显示许多实例中每个特征的SHAP值。
基于平均绝对SHAP值预测“流失 = 是”的全局特征重要性。值越高表明特征对预测的影响通常越大。
这些图显示了单个特征的值如何影响其SHAP值（以及因此其对特定类别预测的影响）在所有实例中表现。它们还可以自动显示与其他特征的交互作用。
“在网时长”对“流失 = 是”预测的SHAP值影响。较短的在网时长通常对应正SHAP值（增加流失可能性），而较长的在网时长则对应负SHAP值（降低流失可能性）。
LIME和SHAP都可以自然地应用于多类别分类问题。重点是解释是按类别生成的。当您请求对模型预测为例如“类别C”的实例进行解释时，您需要指定您希望理解哪个类别的预测。
生成解释时，不仅针对预测类别，也针对下一个最有可能的类别，通常会提供更多信息。比较这些解释有助于理解模型为何偏好一个类别而非另一个。例如，观察哪些特征强烈支持“类别A”同时又反对“类别B”，可能会提供很大的启发。
如本章前面所述，SHAP提供理论上的优势，例如一致性（特征的影响方向不会错误地反转），并且通常通过概览图提供更可靠的全局重要性衡量标准。它基于Shapley值，提供了坚实的理论支持。TreeSHAP对于基于树的模型特别高效。
LIME虽然缺乏SHAP的保证，但对于单个预测的计算速度可能更快，特别是在使用KernelSHAP（模型无关的SHAP变体）时，因为KernelSHAP可能计算密集。LIME通过简单替代模型关注局部保真度，对于孤立地理解单个预测而言，可以很直观。
对于分类，解释这两种方法的输出需要理解解释通常是类别特定的。无论是使用LIME权重 (weight)还是SHAP值（通过力图、概览图或依赖图可视化），您都在检查特征对特定类别预测的贡献。使用这些工具来分析分类器的推理 (inference)，增强对其预测的信心，并识别潜在的偏差或模型改进的方面。
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