SHAP法可解释性机器学习介绍：理论与方法

SHAP法可解释性机器学习介绍：理论与方法

从列线图到SHAP，机器学习模型的可解释性方法正在经历一场变革。本文将为您详细介绍SHAP方法的理论背景及其计算公式，帮助您更好地理解这一在药物开发等领域的热门工具。

SHAP的历史发展

SHAP方法的发展可以追溯到2010年，当时Štrumbelj和Kononenko首次将Shapley值引入机器学习模型的解释性分析中，用于量化特征对模型预测结果的贡献。到了2017年，Lundberg等人进一步扩展了这一方法，提出了SHAP分析，并将其他特征解释方法（如LIME、DeepLIFT等）统一到一个理论框架下，发布了开源包，促进了SHAP在机器学习中的广泛应用。

SHAP方法的理论基础

在机器学习领域中，模型的可解释性一直备受关注，是一个重要的课题。尽管复杂的模型如深度神经网络和集成模型（如XGBoost、LightGBM）在预测性能上表现优异，但通常被视为“黑箱”，难以解释其内部决策过程。

SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一种解决这一问题的工具，用来解释机器学习模型预测结果的方法。它提供了一种基于博弈论概念的方法来解释模型的预测结果，并帮助我们理解每个特征对于预测结果的贡献程度。

追根溯源，SHAP分析的基础是Shapley值，这是博弈论的一个概念。而Shapley值则可为一组合作完成共同目标的“玩家”提供公平的收益分配方式。

为便于理解，在机器学习模型中，我们可以将每个特征（如年龄、性别等）视为参与预测游戏的玩家。玩家们（特征）通过合作，共同影响游戏（模型）的最终预测结果。SHAP法则是最公正的裁判，借助博弈论的观点来理解这些特征的影响，以更公平合理的方式分配它们的贡献。

SHAP值的计算方法

我们可以举一个简单的组合药物疗法的例子，来理解SHAP值的计算公式。

案例：假设我们正在分析三种药物的组合效果，三种药物分别命名为A、B和C。

• 药物 A、药物 B 和药物 C 一起使用时的反应率为 90%。
• 每种药物单独使用时的反应率如下：
• 药物A：40%
• 药物B：50%
• 药物C：60%
• 假设我们还知道两种药物组合的反应率（即在博弈论中称为两个玩家的联盟或组内的大小为 2 的子集）：
• 药物 A 和药物 B：70%
• 药物 A 和药物 C：65%
• 药物 B 和药物 C：80%

那么，如果三种药物一起使用时的效果为90%，如何公平地分配每种药物对这个结果的贡献呢？

这个时候就可以用上我们的SHAP法，通过对所有可能的药物组合中的边际贡献进行加权平均，计算它们的SHAP值，得出每种药物对最后疗效的贡献度。

具体计算公式如下：

公式符号解释：

使用该公式计算药物组合时，各药的边际贡献及其SHAP值，我们可以从下表看到，所有SHAP值的总和等于90%（20.83% + 33.33% + 35.83% ）。

表2 举例药物组合的边际贡献，说明如何计算Shapley值

通常情况下，研究者们会使用以下公式计算机器学习模型预测中特征贡献的SHAP值。但这种方法非常耗时，因此，对于常见的机器学习模型：学者们开发了多种实现方式和近似算法，以便高效地计算SHAP值。

• 对于树模型（如 XGBoost、随机森林、LightGBM、CatBoost）:
  树模型利用其特有的树结构和路径分割特点，可以通过Tree SHAP 算法快速、精确地计算出 SHAP 值。

• 基于神经网络的模型:
  通过使用“计算图”或者模型的“可微性”，可以近似地计算 SHAP 值。常用的Python包SHAP提供了两种工具——DeepExplainer 和 GradientExplainer，分别适用于不同的神经网络模型。

• Kernel SHAP:
  作为一种通用的近似方法，该法适用于所有类型的监督学习模型，它的核心思想是通过加权采样来近似计算 SHAP 值。

• 具体来说，使用该方法时，首先需要选择一个具有代表性的数据集作为背景数据集，以反映模型的一般输出行为。

• 然后通过反复采样和加权估算 SHAP 值。

综上所述，SHAP分析通过Shapley值的思想，以博弈论的视角解释特征的重要性，逐渐成为解释机器学习模型的一种常用且广泛认可的方法。作为机器学习的最佳助手，SHAP法我们一定要有所了解。

下一篇我们将介绍SHAP分析可视化！大家敬请期待！