模型解释器——Global Surrogate Models介绍

导读：Global Surrogate Models 是一种模型解释方法，旨在通过一个可解释的模型来近似黑盒模型在整个输入特征范围内的预测结果。这种方法的核心思想是使用一个全局替代模型来揭示黑盒模型的决策过程和行为模式。

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概念和原理

全局代理模型（Global Surrogate Model）是一种可解释的模型，它被训练来近似黑盒模型的预测结果。这种模型不依赖于黑盒模型的内部工作机制，只需要能够访问数据和黑盒模型的预测输出。通过训练一个简单的、可解释的模型（如线性模型或决策树），Global Surrogate Models 能够在整个输入空间内近似黑盒模型的行为，进而提供一个与黑盒模型预测结果尽可能接近的可解释模型，从而允许我们通过解释代理模型来理解黑盒模型的决策过程。

Global Surrogate Models 具有如下特点：

• 降低计算成本

代理模型可以显著减少计算资源的消耗。在面临高成本或耗时的仿真和计算时，代理模型作为一种快速且成本效益高的替代方案，能够提供足够准确的结果，从而避免直接进行大量昂贵的计算。

• 提高效率

由于代理模型通常比原始模型简单，它们可以在更短的时间内提供预测或评估，从而加快决策过程和优化迭代的速度。

• 适用性广

代理模型可以用于各种类型的数据和问题，包括线性和非线性问题，连续和离散数据。它们不依赖于数据的特定分布，因此具有很好的通用性。

• 可解释性

某些代理模型，如多项式回归和决策树，提供了较好的可解释性，使研究人员能够理解模型的决策过程和变量间的关系。

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算法步骤

1. 选择数据集：选择一个数据集X，这可以是用于训练黑盒模型的数据集，也可以是来自相同分布的新数据集，或者是数据集的一个子集或网格点。
2. 获取黑盒模型的预测：对于选定的数据集X，获取黑盒模型的预测结果。
3. 选择可解释模型类型：选择一个可解释的模型类型，例如线性模型、决策树等。
4. 训练可解释模型：在数据集X及其预测结果上训练选定的可解释模型。
5. 评估代理模型：衡量代理模型在多大程度上复现了黑盒模型的预测。常用的评估指标包括R-squared，它衡量了代理模型解释黑盒模型预测的方差百分比。
6. 解释代理模型：通过解释全局代理模型来理解黑盒模型的行为。

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python案例展示

在Python中使用代理模型的一个常见案例是通过Kriging代理模型来近似一个复杂的仿真模型或函数。以下是一个简单的示例，展示如何使用Python中的scikit-learn库来构建和使用Kriging代理模型。

from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor
from sklearn.gaussian_process.kernels import RBF, WhiteKernel
import numpy as np

# 假设我们有一个复杂的仿真模型，这里我们用一个简单的函数来模拟
def complex_simulation(x):
    return np.sin(x) * np.cos(2 * x) + np.random.normal(0, 0.1, x.shape)  # 添加噪声

# 生成一些用于训练的数据点
X_train = np.linspace(0, 2 * np.pi, 10).reshape(-1, 1)
y_train = complex_simulation(X_train)

# 创建Kriging代理模型实例
kernel = RBF() + WhiteKernel()  # 选择一个合适的核函数
gp = GaussianProcessRegressor(kernel=kernel)

# 训练模型
gp.fit(X_train, y_train)

# 使用模型进行预测
X_test = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100).reshape(-1, 1)
y_test = gp.predict(X_test)

# 可视化原始仿真模型和Kriging代理模型的预测结果
import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(X_train, y_train, 'o', label='Training data')
plt.plot(X_test, y_test, label='Kriging prediction')
plt.legend()
plt.show()

# 可视化代理模型的置信区间
from sklearn.gaussian_process import predict

# 获取预测的均值和标准差
y_test_mean, y_test_std = predict(X_test, return_std=True)

# 绘制置信区间
plt.plot(X_test, y_test_mean, label='Kriging prediction')
plt.fill(X_test[:, 0], y_test_mean - 1.9600 * y_test_std, color='k', alpha=0.2)
plt.fill(X_test[:, 0], y_test_mean + 1.9600 * y_test_std, color='k', alpha=0.2)
plt.legend()
plt.show()

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优势和局限性

• 优势：
  • 灵活性：可以使用任何可解释的模型作为代理模型，这意味着可以根据不同的受众或需求选择不同的代理模型。
  • 直观性：全局代理模型方法直观易懂，便于向非专业人士解释。
  • 易于实现：由于其模型无关性，实施起来相对简单。
• 局限性：
  • 模型与数据的匹配：代理模型可能在数据集的某些子集上表现良好，而在其他子集上表现不佳，这可能导致对黑盒模型的解释不均匀。
  • 解释的幻觉：有人认为，即使是线性模型和决策树这样的模型也不一定是本质上可解释的，因此使用代理模型可能会产生解释的幻觉。

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与LIME算法区别

LIME算法也是通过构建可解释模型实现对模型的解释（模型解释器——LIME算法介绍），Global Surrogate Models与LIME在目标、方法和应用场景上有所区别。

Global Surrogate Models

• 目标: Global Surrogate Models旨在提供整个黑盒模型的可解释性。它通过训练一个可解释的模型（如线性模型或决策树）来近似黑盒模型的全局行为。
• 方法: 首先，使用黑盒模型对整个数据集进行预测，然后将这些预测结果与原始数据一起用于训练一个全局代理模型。这个代理模型的目的是尽可能准确地复现黑盒模型的预测结果，从而提供一个可解释的全局视角。
• 应用场景: 当需要理解模型的整体行为，或者需要向非技术利益相关者展示模型如何工作时，全局代理模型是一个有用的工具。它适用于模型审计、模型比较和模型选择等场景。

LIME

• 目标: LIME专注于提供单个预测的局部可解释性。它通过在特定实例的局部区域内构建一个简单的模型来解释黑盒模型的预测。
• 方法: LIME通过在目标实例周围采样数据点，并根据这些点与目标实例的相似性进行加权，来训练一个局部代理模型（通常是线性模型）。这个局部代理模型捕捉了黑盒模型在该实例附近的局部行为。
• 应用场景: LIME适用于需要理解特定预测是如何得出的场景，例如在金融、医疗或法律等领域，对单个决策的解释尤为重要。

主要区别

• 局部性 vs 全局性: LIME提供局部解释，关注单个预测；而Global Surrogate Models提供全局解释，关注整个模型的行为。
• 代理模型的复杂性: LIME通常使用简单的线性模型作为代理，易于理解和解释；Global Surrogate Models可能使用更复杂的模型，但目的是近似整个黑盒模型的行为。
• 解释的粒度: LIME的解释粒度较细，可以针对每个实例提供定制化的解释；Global Surrogate Models的解释粒度较粗，提供的是对模型整体的理解。
• 应用范围: LIME适用于需要对特定预测进行解释的场景，Global Surrogate Models适用于需要评估和理解模型整体性能的场景。