2021李宏毅机器学习笔记--11 explainable ML摘要一、局部可解释性二、全局可解释性三、用模型解释模型总结

摘要

可解释性分为两种，一种是局部可解释性，一般指的是机器说明如何判断这个样例(例如分类问题中，机器如何将一张猫的图片分成猫)；另一种是全局可解释性，一般指的是机器如何对总体进行特征判断(例如分类问题中，机器认为猫长什么样子)

那么为什么我们需要这种可解释性呢？神经网络一般都是黑盒算法这确实，但并不是黑盒本身让我们难受，因为我们人的大脑也是个黑盒；而是如果我们没有一定的解释的话，我们可能会不爽。就例如一个神经网络来计算成绩，如果你分低但是还不知道为什么，那绝对会不爽。而这时如果机器能够解释每道题扣了多少分或者错在哪里这种等等，就不会不服气。也就是说我们期待的不仅是机器知道，还要机器知道为什么知道。

一、局部可解释性

1.1 基本思想

既然我们想要知道机器如何判断，这个问题其实等价于，机器把哪些所谓的特征看的很重要，是这些特征的出现很大程度的影响了机器的判断。
那我们要做的就是，把我们的这些所谓的组成部分来进行修改或者移除等等，来查看影响的效果即可，

下面就使用移除和修改两种不同的操作来进行实验。

1.2 移除组成要素

在图像中的组成要素其实我们大致就可以看作是“一块区域”，这也是CNN的基本假设。那我们就可以移除一部分，然后来记录移除这个部分的影响。如下图，就是将一部分区域涂灰，然后再进行预测，预测的效果在图的下方，与上图涂灰区域的中心对应，预测效果越差就越是冷色调。那我们就可以说明，冷色调的部分很大程度上影响了机器最后判断，也就是所谓的机器学到的内容。

最后

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