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Interpret Community SDK
Interpret-Community 是一个实验性仓库，扩展了 Interpret，增加了额外的可解释性技术和实用功能，以处理真实世界数据集和解释表格数据训练模型的工作流程。该仓库包含 Interpret-Community SDK 和展示其用法的 Jupyter 笔记本示例。
目录
Interpret-Community 概述
Interpret-Community 扩展了 Interpret 仓库，并整合了社区开发的进一步实验性可解释性技术和功能，旨在为真实世界场景提供可解释性。Interpret-Community 允许添加新的实验性技术（或功能）并进行比较分析以评估它们。
Interpret-Community
- 积极整合创新的实验性可解释性技术，并允许研究人员和数据科学家进一步扩展
- 应用优化以使其能够在大规模真实世界数据集上运行可解释性技术
- 提供改进，如"反向特征工程管道"的能力，以原始特征而非工程特征的形式提供模型洞察
- 提供交互式和探索性可视化，使数据科学家能够对其数据获得有意义的洞察
安装
可以从 pypi 安装该包：
pip install interpret-community
有关更多安装信息，请参阅网站文档：https://interpret-community.readthedocs.io/en/latest/overview.html#getting-started
文档网站
欲了解更多信息，请访问文档网站，其中还包括由 sphinx 生成的详细 API 文档： https://interpret-community.readthedocs.io/en/latest/index.html
支持的模型
该 API 支持在 Python numpy.ndarray、pandas.DataFrame 或 scipy.sparse.csr_matrix 格式的数据集上训练的模型。
解释函数接受模型和管道作为输入，只要模型或管道实现了符合 Scikit 约定的 predict 或 predict_proba 函数。如果不兼容，您可以将模型的预测函数包装到一个将输出转换为支持格式（Scikit 的 predict 或 predict_proba）的包装函数中，并将该包装函数传递给您选择的可解释性技术。
如果提供了管道脚本，解释函数假定运行的管道脚本返回预测结果。该仓库还支持通过 PyTorch、TensorFlow 和 Keras 深度学习框架训练的模型。
支持的解释器
以下是社区仓库中可用的解释器列表：
| 可解释性技术 | 描述 | 类型 |
|---|---|---|
| SHAP Kernel 解释器 | SHAP 的 Kernel 解释器使用特别加权的局部线性回归来估计任何模型的 SHAP 值。 | 模型无关 |
| GPU SHAP Kernel 解释器 | GPU Kernel 解释器使用 cuML 的 GPU 加速版 SHAP Kernel 解释器来估计任何模型的 SHAP 值。其主要优势是为快速 GPU 模型（如 cuML 中的模型）提供加速。但它也可以用于基于 CPU 的模型，尽管由于数据传输和模型本身的速度，加速效果可能有限。 | 模型无关 |
| SHAP Tree 解释器 | SHAP 的 Tree 解释器，专注于树和树集成的多项式时间快速 SHAP 值估计算法。 | 特定模型 |
| SHAP Deep 解释器 | 基于 SHAP 的解释，Deep 解释器"是深度学习模型中 SHAP 值的高速近似算法，基于 SHAP NIPS 论文 中描述的与 DeepLIFT 的联系。支持 TensorFlow 模型和使用 TensorFlow 后端的 Keras 模型（也有对 PyTorch 的初步支持）"。 | 特定模型 |
| SHAP Linear 解释器 | SHAP 的 Linear 解释器计算线性模型的 SHAP 值，可选择考虑特征间相关性。 | 特定模型 |
| Mimic 解释器（全局代理） | Mimic 解释器基于训练全局代理模型以模仿黑盒模型的思想。全局代理模型是一种本质上可解释的模型，训练目的是尽可能准确地近似任何黑盒模型的预测。数据科学家可以解释代理模型以得出关于黑盒模型的结论。您可以使用以下可解释模型之一作为代理模型：LightGBM (LGBMExplainableModel)、线性回归 (LinearExplainableModel)、随机梯度下降可解释模型 (SGDExplainableModel) 和决策树 (DecisionTreeExplainableModel)。 | 模型无关 |
| 排列特征重要性解释器 (PFI) | 排列特征重要性是一种用于解释分类和回归模型的技术，灵感来自 Breiman 的随机森林论文（参见第 10 节）。其基本原理是对整个数据集一次随机打乱一个特征的数据，并计算感兴趣的性能指标变化程度。变化越大，该特征越重要。PFI 可以解释任何底层模型的整体行为，但不解释个别预测。 | 模型无关 |
| LIME 解释器 | 局部可解释模型无关解释（LIME）是模型行为的局部线性近似。该解释器用统一的 API 和附加功能包装了 LIME 表格解释器。 | 模型无关 |
除了上述描述的可解释性技术外，Interpret-Community 还支持另一个基于 SHAP 的解释器，称为 TabularExplainer。根据模型的不同，TabularExplainer 会使用以下支持的 SHAP 解释器之一： |
| 原始模型 | 调用的解释器 |
|---|---|
| 基于树的模型 | SHAP TreeExplainer |
| 深度神经网络模型 | SHAP DeepExplainer |
| 线性模型 | SHAP LinearExplainer |
| 以上都不是 | SHAP KernelExplainer 或 GPUKernelExplainer |
使用 Interpret-Community
interpret-community 中的解释器有一个通用的 API，您首先从模型或预测函数构造解释器：
from interpret.ext.blackbox import TabularExplainer
# "features" 和 "classes" 字段是可选的
explainer = TabularExplainer(model,
x_train,
features=breast_cancer_data.feature_names,
classes=classes)
然后可以对评估样本计算解释：
# 您可以在这里使用训练数据或测试数据
global_explanation = explainer.explain_global(x_train)
# 解释测试集中的前五个数据点
local_explanation = explainer.explain_local(x_test[0:5])
有关更多使用信息，请参阅 使用 Interpret-Community
可视化
安装 raiwidgets 包，ExplanationDashboard 已移至 responsible-ai-toolbox 仓库：
pip install raiwidgets
在您的笔记本中加载可视化仪表板以理解和解释您的模型：
from raiwidgets import ExplanationDashboard
ExplanationDashboard(global_explanation, model, dataset=x_test, trueY=y_test)
加载可视化仪表板后，您可以通过四个标签视图调查数据集和训练模型的不同方面：
- 模型性能
- 数据探索器
- 聚合特征重要性
- 个体特征重要性和假设分析
有关可视化的更多信息，请参阅 可视化
贡献
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