前言

最近在学习电力系统态势感知相关知识，也发表了一篇文章，下面想要深入学习该方面知识。态势感知基本要靠机器学习来完成。机器学习中可解释性是非常重要的部分。今天进行学习。

一、什么是可解释性

随着机器学习技术的不断进步，未来有望产生一个能够感知、学习、做出决策和采取独立行动自主系统。但是，如果这些系统无法向人类解释为何作出这样的决策，那么它们的有效性将会受到限制。用户要理解，信任和管理这些人工智能“合作伙伴”，可解释AI则至关重要。

二、可解释性的作用

1.模型改进

通过可解释分析，可以指导特征工程。一般我们会根据一些专业知识和经验来做特征，同构分析特征重要性，可以挖掘更多有用的特征，尤其是在交互特征方面。当原始特征众多时，可解释性分析将特别重要。在做机器学习任务时，我们一般会选择一个指标，比如准确率，然后尽可能优化。假设在一个文本分类任务中，判断文章是与“基督教”（Christianity）有关还是“无神论教”（Atheism）”，模型准确率，90%多，很高了。但是用LIME进行可解释分析发现，Posting（邮件标头的一部分）这个词重要性很高，但这个词汇与无神论本身并没有太多的联系，只是因为在无神论文章中出现的频次很高。这意味着尽管模型准确率很高，但所使用的原因是错误的。我们可以借此来改进模型，是否捕捉到了有意义的特征，以提高泛化性。

2.模型的可信和透明度

在我们做型的时候，需要在两个方面之间进行权衡，仅仅想要知道预测是什么，还是要知道模型为什么要给出这样的预测。在一些低风险的情况下，不一定要知道决策是如何做出的，比如推荐系统，广告、视频或者商品推荐等。但是在其他领域，比如在金融和医疗领域，模型的预测结果将会对相关的人产生巨大的影响，有时候我们依然需要专家对结果进行解释。解释为什么一个机器学习模型将某个患者的肿瘤归类为良性或恶性，解释为什么模型会拒绝一个人的贷款申请，这样，专家更有可能信任机器学习模型给出的预测结果。长久来看，更好地理解机器学习模型可以节省大量时间、防止收入损失。如果一个模型没有做出合理的决定，在应用这个模型并造成不良影响之前，我们就可以发现这一点。我们在面对客户的时候，他们会问 ”我为什么要相信你的模型“。如果客户不相信模型和预测结果，就无法使用这个模型，将其部署在产品中。

3. 识别和防止偏差

方差和偏差是机器学习中广泛讨论的话题。有偏差的模型经常由有偏见的事实导致，如果数据包含微妙的偏差，模型就会学习下来并认为拟合很好。一个有名的例子是，用机器学习模型来为囚犯建议定罪量刑，这显然反映了司法体系在种族不平等上的内在偏差。其他例子比如用于招聘的机器学习模型，揭示了在特定职位上的性别偏差，比如男性软件工程师和女性护士。机器学习模型在我们生活的各个层面上都是强有力的工具，而且它也会变得越来越流行。所以作为数据科学家和决策制定者来说，理解我们训练和发布的模型如何做出决策，让我们可以事先预防偏差的增大以及消除他们，是我们的责任。