AI工程日志：模型解释之SHAP值与LIME可视化
摘要
在机器学习和深度学习中，模型的可解释性对于理解其决策过程和提高可信度至关重要。本文将深入探讨SHAP值和LIME这两种模型解释技术，通过糖尿病预测模型的实战案例，展示如何利用它们实现模型的可视化解释，为读者呈现其在模型解释中的应用技巧和性能优化方法。
理论解读
SHAP值理论体系
Shapley值的博弈论基础
SHAP值源于合作博弈论中的Shapley值，其计算公式为：
[ ϕ i = ∑ S ⊆ F ∖ { i } ∣ S ∣ ! ( ∣ F ∣ − ∣ S ∣ − 1 ) ! ∣ F ∣ ! ( v ( S ∪ { i } ) − v ( S ) ) ] [ \phi_i = \sum_{S \subseteq F \setminus \{i\}} \frac{|S|!(|F|-|S|-1)!}{|F|!} (v(S \cup \{i\}) - v(S)) ] [ϕi=S⊆F∖{
i}∑∣F∣!∣S∣!(∣F∣−∣S∣−1)!(v(S∪{
i})−v(S))]
其中：
- F：所有特征的集合
- S：特征子集
- v(S)：子集S的贡献值函数