Introdução: Entendendo o Impacto das Características do Modelo nas Previsões com Valores SHAP
Machine Learning Interpretável: Desvendando as Engrenagens Internas dos Modelos de Aprendizado de Máquina
A interpretabilidade no contexto do aprendizado de máquina é uma área crucial, pois se concentra em métodos e técnicas que visam explicar como os modelos tomam decisões e fazem previsões. À medida que os modelos se tornam mais complexos, torna-se ainda mais necessário compreender a lógica interna desses modelos e obter insights sobre o seu comportamento. Por isso iremos abordar os Valores SHAP para Interpretabilidade de Modelos em Aprendizado de Máquina
Isso é particularmente importante porque os modelos de aprendizado de máquina frequentemente são aplicados em cenários com implicações do mundo real, como saúde, finanças e justiça criminal. Sem a interpretabilidade, é difícil avaliar se um modelo está tomando decisões confiáveis ou se está sujeito a algum tipo de viés.
Quando abordamos a interpretabilidade em aprendizado de máquina, nos deparamos com uma variedade de técnicas. Um método amplamente reconhecido é a determinação das pontuações de importância das características, que revelam quais características têm a maior influência nas previsões do modelo. Embora os modelos do SKlearn forneçam essas pontuações por padrão, ferramentas como SHAP, Lime e Yellowbrick podem ser empregadas para uma visualização mais aprofundada e compreensão dos resultados do aprendizado de máquina.
Este artigo apresentará em detalhes os Valores SHAP e como eles podem ser utilizados para interpretar os resultados de modelos de aprendizado de máquina por meio do pacote SHAP em Python.
Compreendendo os Valores SHAP: Explorando a Influência das Características nas Previsões
Os Valores SHAP têm suas raízes na teoria dos jogos, mais precisamente nos Valores de Shapley. Na teoria dos jogos, esses valores ajudam a determinar a contribuição de cada jogador em um jogo colaborativo para o pagamento total.
Quando aplicamos essa ideia a modelos de aprendizado de máquina, cada característica do modelo é tratada como um “jogador”. O valor de Shapley para uma característica representa a magnitude média da contribuição daquela característica em todas as combinações possíveis de características.
Os Valores SHAP são calculados comparando as previsões do modelo com e sem uma determinada característica. Isso é feito iterativamente para cada característica e para cada amostra no conjunto de dados.
Atribuindo uma importância a cada característica para cada previsão, os Valores SHAP fornecem uma explicação local e consistente do comportamento do modelo. Eles revelam quais características têm o maior impacto em uma previsão específica, seja positivamente ou negativamente. Essa abordagem é especialmente valiosa para entender o funcionamento de modelos complexos, como redes neurais profundas.
Preparando o Terreno com os Valores SHAP
Nesta seção, exploraremos o conjunto de dados “Classificação de Preços de Celulares” disponível no Kaggle. Usaremos esse conjunto de dados para construir e analisar modelos de classificação. O objetivo é classificar os preços de telefones celulares com base em características como a quantidade de RAM, tamanho, entre outros. A variável-alvo é “price_range”, com valores correspondentes a 0 (baixo custo), 1 (custo médio), 2 (custo alto) e 3 (custo muito alto).
Instalando o Pacote SHAP
A instalação do pacote SHAP é simples e pode ser feita utilizando os comandos “pip” ou “conda”.
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pip install shap
ou
pythonCopy code
conda install -c conda-forge shap
Carregando os Dados de Forma Organizada
O conjunto de dados foi previamente preparado e organizado, incluindo a conversão de categorias em valores numéricos através da codificação de rótulos.
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import pandas as pd
mobile = pd.read_csv("train.csv")
mobile.head()
Desvendando a Interpretabilidade com Valores SHAP em Aprendizado de Máquina
Preparando os Dados de Maneira Estratégica
Para darmos início à nossa jornada com os Valores SHAP, precisamos identificar as variáveis dependentes e independentes. Posteriormente, dividiremos essas variáveis em conjuntos de treinamento e teste.
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from sklearn.model_selection import train_test_split
X = mobile.drop('price_range', axis=1)
y = mobile.pop('price_range')
# Dividindo os dados em treinamento e teste
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=1)
Treinando e Avaliando o Modelo de Forma Convincente
Após a preparação dos dados, avançamos para o treinamento de nosso modelo classificador Random Forest utilizando o conjunto de treinamento. Em seguida, avaliamos o desempenho do modelo no conjunto de teste. Felizmente, alcançamos uma precisão de 87%, o que indica um bom desempenho. Nosso modelo demonstra um equilíbrio sólido entre suas previsões.
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from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import classification_report
# Treinando o modelo
rf = RandomForestClassifier()
rf.fit(X_train, y_train)
# Realizando previsões
y_pred = rf.predict(X_test)
# Avaliando o modelo
print(classification_report(y_pred, y_test))
Explorando Valores SHAP para Obter Insights Preciosos
Calculando os Valores SHAP com Precisão
Nesta etapa, mergulhamos na essência dos Valores SHAP. Criamos um explorador de árvore SHAP e o utilizamos para calcular os valores SHAP correspondentes ao conjunto de teste.
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import shap
shap.initjs()
# Calculando os valores SHAP
explainer = shap.TreeExplainer(rf)
shap_values = explainer.shap_values(X_test)
Visualizando com Clareza: Gráfico de Resumo
O gráfico de resumo é uma ferramenta visual eficaz para compreender a importância das características do modelo. Esse gráfico oferece uma visão clara das previsões do modelo e identifica as características mais relevantes.
No nosso contexto, o gráfico de resumo apresenta a importância das características para cada classe-alvo. Notamos que características como “RAM”, “battery_power” e tamanho do telefone desempenham papéis cruciais na determinação da faixa de preço.
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# Visualizando os efeitos das características
shap.summary_plot(shap_values, X_test)
Interpretação Detalhada: Utilizando Valores SHAP para Insights Profundos
Desvendando a Classe “0”: Visualização Precisa dos Efeitos
Vamos agora aprofundar nossa análise, focando na importância das características para a classe “0”. É evidente que características como RAM, bateria e tamanho do telefone influenciam negativamente a previsão de telefones móveis de baixo custo.
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shap.summary_plot(shap_values[0], X_test)
Explorando a Classe “1”: Avaliação Focada no Impacto
Continuando nossa exploração, visualizamos o impacto das características para a classe “1”. É possível perceber que as previsões estão alinhadas com a classe correta.
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shap.summary_plot(shap_values[1], X_test)
Validação Confirmada: Comparando com a Realidade
Para confirmar nossas previsões, basta verificar o valor real na 12ª amostra do conjunto de teste.
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y_test.iloc[12]
>>> 1
Compreensão Profunda: Explorando os Valores SHAP
Analisando as Decisões do Modelo: Gráfico de Decisão
Os gráficos de decisão são ferramentas valiosas para entender o processo de tomada de decisão dos modelos de aprendizado de máquina. Neste caso, examinamos o gráfico de decisão para a classe “1”. Com base nessa visualização, podemos observar que a altura do telefone teve um impacto negativo na previsão, enquanto a RAM teve um impacto positivo.
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shap.decision_plot(explainer.expected_value[1], shap_values[1][12,:], X_test.columns)
Conclusão: Os Valores SHAP como Ferramenta Essencial para a Interpretabilidade
Neste artigo, exploramos em profundidade os Valores SHAP, um método poderoso para explicar as saídas dos modelos de aprendizado de máquina. Demonstramos como os Valores SHAP podem ser aplicados para compreender previsões individuais e o desempenho geral de um modelo. Além disso, fornecemos exemplos práticos de como os Valores SHAP podem ser utilizados.
À medida que o uso de aprendizado de máquina se expande para áreas sensíveis, como saúde, finanças e veículos autônomos, a interpretabilidade dos modelos se torna ainda mais crucial. Os Valores SHAP oferecem uma abordagem consistente e flexível para explicar previsões e comportamentos de modelos. Esses valores nos permitem obter insights sobre como os modelos tomam decisões, identificar possíveis viéses e aprimorar o desempenho dos modelos.
