在机器学习领域，模型通常被比喻为“黑箱”，因为对于大多数模型，只能看到输入和输出，而无法了解模型内部是如何工作的。尽管可能不完全理解模型是如何得出特定解决方案的，但知道模型的准确性。因此，面临两个选择：要么信任模型并接受解决方案，要么深入研究模型为何得出特定解决方案。本文将探讨后者，尝试解释机器学习模型。
在开始之前，先回答一个关键问题：当模型已经具有高准确性时，为什么还需要解释机器学习模型？为什么不直接信任它？在机器学习中，模型解释和准确性之间总是存在权衡。选择哪一个取决于需要预测的内容。例如，可能不关心电影推荐系统是如何做出推荐的，只要它的准确性足够高。然而，当一个高度准确的机器学习模型预测应该给患者使用哪种药物时，情况就大不相同了。在后一种情况下，对错误预测的容忍度要低得多，因此有必要检查模型是如何得出解决方案的。模型解释对于向商业人士展示解决方案也很重要，他们不关心使用的代码和复杂的损失函数，只关心模型是否解决了问题。
讨论了解释的重要性之后，让继续尝试使用一个非常流行的模型解释工具ELI5。ELI5是一个Python包，用于检查机器学习分类器并解释它们的预测。它通常用于调试sklearn回归器和分类器、XGBoost、CatBoost、Keras等算法。
要开始使用，需要一个数据集和一个问题。本文将以“社交网络广告”数据集为例，尝试预测用户是否通过点击社交网络上显示的广告购买了产品，基于其性别、年龄和估计收入。以下是使用ELI5进行模型解释和调试的步骤。
安装完包后，就可以开始使用它了。
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import eli5 as eli
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.model_selection import train_test_split
data = pd.read_csv(r'Social_Network_Ads.csv')
print(data.head())
在这一步中，执行了一些基本的预处理步骤，例如检查缺失值，将数据集分割为输入和输出，训练和测试集，并对分类变量进行标签编码。
data.isna().sum()
# 分割数据集为独立变量和因变量
X = data.iloc[:, [1, 2, 3]]
y = data.iloc[:,[4]]
print("独立变量(预测因子) :n", X.head(), "n因变量(目标):n", y.head())
encoder = LabelEncoder()
X.Gender = encoder.fit_transform(X.Gender)
# 将数据集分割为训练集和测试集（75:25）
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.25)
# 决策树分类器
classifier_dtc = DecisionTreeClassifier()
classifier_dtc.fit(X_train, y_train)
在训练模型后，将其应用于保留用于测试的数据集的25%。
# 预测测试集结果
y_pred = classifier_dtc.predict(X_test)
已经做出了预测，现在是模型评估的时候了。在这里使用混淆矩阵。混淆矩阵中的每一行对应实际类别，每一列对应预测类别。
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.metrics import classification_report
clf_rpt = classification_report(y_test,y_pred)
print("分类报告 :", clf_rpt)
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
sns.heatmap(cm,annot=True)
从分类报告中可以看出，模型的准确性为84%。但想知道模型是如何得出这个结论的。因此，让继续使用ELI5来获得一些答案。
首先，可以使用explain_weights()来找出预测中每个特征的权重。对于基于树的模型，ELI5在计算特征权重时并没有做什么新的事情。它只是使用准备决策树时使用的GINI指数作为权重。
eli.explain_weights(classifier_dtc)
以下是带有特征权重的决策树的一部分。
eli.explain_prediction(classifier_dtc , np.array(X_test)[1])
eli.show_prediction(classifier_dtc, X_test.iloc[1],
feature_names=list(X.columns),
show_feature_values=True)
eli.show_prediction(classifier_dtc, X_test.iloc[20],
feature_names=list(X.columns),
show_feature_values=True)