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InterpretML 项目简介

InterpretML 是一个开源软件包，它汇集了当前最先进的机器学习可解释性技术。通过使用 InterpretML，用户可以训练可解释的明盒模型（glassbox models）以及解释黑盒模型（blackbox systems）。这帮助数据科学家们更好地理解模型的整体行为或分析单个预测背后的原因。

可解释性的重要性

模型的可解释性在以下几个方面具有至关重要的作用：

• 模型调试：帮助分析模型错误产生的原因。
• 特征工程：提供路径以改善模型性能。
• 公平性检测：识别模型是否存在歧视或偏见。
• 人与人工智能的协作：增强对模型决策的理解和信任。
• 法规遵从：确保模型符合法律法规要求。
• 高风险应用：确保在医疗、金融、司法等领域的应用安全。

安装指南

InterpretML 支持 Python 3.7 及以上版本，适用于 Linux、Mac 和 Windows 系统。用户可以通过以下命令安装 InterpretML：

pip install interpret
# 或者使用 Conda
conda install -c conda-forge interpret

介绍 Explainable Boosting Machine (EBM)

EBM 是一款由微软研究院开发的可解释的机器学习模型。它在传统的广义加性模型（GAMs）的基础上，结合现代机器学习技巧如袋装法、梯度提升以及自动交互检测等技术，使其具备了与随机森林和梯度提升树等主流技术相媲美的精确性。然而，与这些黑盒模型不同，EBM 可提供确切的解释且可由领域专家进行编辑。

EBM 的性能对比

下表展示了 EBM 在不同数据集上的优异性能：

支持的技术

InterpretML 支持多种解释性技术，分类为明盒模型或黑盒解释器：

• 明盒模型（Glassbox model）：

  • Explainable Boosting
  • APLR
  • 决策树
  • 决策规则列表
  • 线性/逻辑回归

• 黑盒解释器（Blackbox explainer）：

  • SHAP 核心解释器
  • LIME
  • Morris 敏感性分析
  • 部分依赖性

训练和解释模型

训练明盒模型

通过调用 Explainable Boosting Machine，可以轻松训练可解释的模型：

from interpret.glassbox import ExplainableBoostingClassifier

ebm = ExplainableBoostingClassifier()
ebm.fit(X_train, y_train)

分析模型

用于全局分析的解释：

from interpret import show

ebm_global = ebm.explain_global()
show(ebm_global)

用于个体预测的解释：

ebm_local = ebm.explain_local(X_test, y_test)
show(ebm_local)

如果需要保护数据隐私，你可以使用差分隐私 EBM（DP-EBMs）：

from interpret.privacy import DPExplainableBoostingClassifier

dp_ebm = DPExplainableBoostingClassifier(epsilon=1, delta=1e-5)
dp_ebm.fit(X_train, y_train)

show(dp_ebm.explain_global())

荣誉与贡献

InterpretML 由 Samuel Jenkins, Harsha Nori, Paul Koch 和 Rich Caruana 创建。它是许多学术研究和开源项目的结合，得到了社区的广泛支持。

进一步学习

欲了解更多信息和深入教程，可以查阅 InterpretML 的 官方文档 或浏览相关视频和外部链接。

InterpretML 以其在机器学习模型解释性方面的贡献，广受学术界和工业界的认可，为数据科学家提供了更加透明和可控的分析工具。