Améliorer la confiance dans les scores SHAP

Ces dernières années, l'apprentissage automatique est devenu un élément essentiel dans la prise de décision dans divers domaines. Cependant, la confiance des gens dans les modèles d'apprentissage automatique dépend souvent de leur compréhension de la manière dont ces modèles prennent des décisions. Pour y remédier, une méthode appelée SHAP (SHapley Additive exPlanations) a été largement utilisée. Les scores SHAP aident à expliquer les prédictions individuelles en montrant l'Importance de chaque caractéristique dans la réalisation de ces prédictions.

Malgré sa popularité, SHAP a été critiqué pour être trompeur dans certaines situations. Cet article discutera des problèmes liés aux scores SHAP et proposera de nouvelles méthodes pour améliorer leur fiabilité.

#C'est quoi les scores SHAP ?

Les scores SHAP sont basés sur les valeurs de Shapley issues de la théorie des jeux coopératifs. En gros, les valeurs de Shapley aident à attribuer le total des gains d'un jeu à chaque joueur selon leur contribution. Dans le contexte de l'apprentissage automatique, les "joueurs" sont les caractéristiques utilisées dans un modèle, et le "gain" est le résultat prédit. L'objectif est de comprendre comment chaque caractéristique contribue à faire une prédiction spécifique.

Quand un modèle fait une prédiction, les scores SHAP fournissent un moyen de mesurer l'influence de chaque caractéristique. Un score SHAP positif signifie que la caractéristique a un impact positif sur la prédiction, tandis qu'un score négatif indique un impact négatif.

#La popularité de SHAP

Les scores SHAP ont gagné en popularité parce qu'ils offrent une manière cohérente d'évaluer l'importance des caractéristiques. La méthode prend en compte toutes les combinaisons possibles de caractéristiques, garantissant que les scores sont calculés de manière équitable. C'est pourquoi beaucoup de chercheurs et de praticiens font confiance à SHAP pour analyser les modèles d'apprentissage automatique.

#Problèmes avec les scores SHAP

Malgré leurs avantages, des études récentes ont souligné des problèmes importants avec les scores SHAP. Ces problèmes proviennent de la manière dont SHAP calcule les contributions des caractéristiques. Voici quelques préoccupations majeures :

#Explications trompeuses

Dans certains cas, les scores SHAP peuvent attribuer une grande importance à des caractéristiques qui ont en réalité peu ou pas d'impact sur les prédictions du modèle. Cela se produit lorsque les fonctions caractéristiques sous-jacentes utilisées dans les travaux antérieurs ne sont pas adaptées. Par exemple, quand un modèle classe une instance en utilisant plusieurs caractéristiques, SHAP peut indiquer incorrectement que des caractéristiques moins pertinentes sont plus importantes que celles qui influencent réellement la prédiction.

#Effets d'interaction

Un autre problème est que SHAP ne prend pas toujours en compte les interactions entre les caractéristiques correctement. Dans de nombreux scénarios réels, les caractéristiques ne fonctionnent pas indépendamment. Quand deux ou plusieurs caractéristiques affectent la prédiction ensemble, les scores SHAP peuvent échouer à refléter cette relation, ce qui entraîne des valeurs d'importance déformées.

#Résultats inconsistants

Quand la classe prédite change, les scores SHAP peuvent également changer considérablement, rendant difficile la confiance dans la cohérence des explications. Cette incohérence peut embrouiller les utilisateurs qui essaient de comprendre le comportement du modèle.

#Limitations des approches actuelles

Plusieurs tentatives ont été faites pour remédier à ces limitations des scores SHAP en proposant des fonctions caractéristiques alternatives. Cependant, beaucoup de ces alternatives souffrent toujours de problèmes similaires. Certaines ne respectent pas les propriétés fondamentales qui garantissent des explications fiables, ce qui diminue encore leur crédibilité.

#Solutions proposées

Pour améliorer la fiabilité des scores SHAP, nous devons nous concentrer sur le développement de nouvelles fonctions caractéristiques qui peuvent surmonter les problèmes existants. En particulier, nous devrions viser des fonctions qui respectent des propriétés clés nécessaires pour une attribution précise des caractéristiques. Voici certaines des propriétés proposées :

#Faible indépendance des classes

Une Fonction caractéristique devrait pouvoir produire des scores SHAP qui ne sont pas affectés par des changements non pertinents dans les valeurs de classe. Cela signifie que lorsque les classes sont mappées différemment, les scores SHAP devraient rester les mêmes, garantissant que l'importance des caractéristiques est évaluée uniquement sur la base de leurs contributions réelles.

#Conformité à la pertinence des caractéristiques

Les fonctions caractéristiques doivent respecter la pertinence des caractéristiques. Plus précisément, une caractéristique doit être considérée comme non pertinente si son score SHAP est zéro. Cette propriété garantit que les explications fournies sont significatives et ne trompent pas les utilisateurs.

#Neutralité numérique

Beaucoup de problèmes de classification impliquent des caractéristiques qui peuvent prendre différents types de valeurs, comme numériques ou catégoriques. Une fonction caractéristique robuste devrait être applicable aux deux types sans introduire d'incohérences dans les scores SHAP.

#Nouvelles fonctions caractéristiques

La recherche de meilleures fonctions caractéristiques a conduit au développement de plusieurs nouveaux candidats qui visent à respecter les propriétés énumérées ci-dessus. Ces fonctions sont conçues pour garantir que les scores SHAP fournissent des informations précises et fiables concernant l'importance des caractéristiques.

#Fonction de similarité

Les nouvelles fonctions s'appuient sur une approche de similarité. Cette approche évalue à quel point l'instance actuelle s'aligne avec les prédictions faites par le modèle. Elle attribue une valeur de un lorsque le résultat prédit correspond à l'instance analysée.

#Fonctions basées sur AXp et CXp

Deux autres fonctions caractéristiques sont basées sur les AXp et CXp, qui se concentrent sur la garantie que les scores SHAP dérivés capturent précisément les contributions des caractéristiques pertinentes tout en ignorant celles qui ne le sont pas.

Ces nouvelles fonctions visent à minimiser les informations trompeuses souvent générées par les méthodes existantes. En alignant les fonctions caractéristiques avec les propriétés désirées, il devient possible d'obtenir des scores SHAP qui peuvent être mieux fiabilisés.

#Complexité de calcul des scores SHAP

Une autre préoccupation dans la modification des scores SHAP concerne la complexité de leur calcul sur la base des nouvelles fonctions proposées. L'effort informatique nécessaire pour déterminer les scores SHAP a un impact significatif sur les applications pratiques.

#Cas irréductibles

Pour certains types de classificateurs, le calcul des scores SHAP peut être très complexe. Par exemple, certaines fonctions peuvent nécessiter des recherches exhaustives à travers des combinaisons de caractéristiques potentielles, ce qui mène à des situations irréductibles, en particulier pour de grands ensembles de données.

#Cas en temps polynomial

Cependant, il existe aussi des cas où des algorithmes peuvent calculer efficacement les scores SHAP. Pour certains modèles représentés sous forme de tableaux, des algorithmes en temps polynomial peuvent être conçus. Ces algorithmes peuvent calculer efficacement les scores SHAP tout en utilisant les nouvelles fonctions caractéristiques.

#Tester les améliorations

Pour valider les améliorations introduites par les nouvelles fonctions caractéristiques, il est essentiel de mener des tests comparant les résultats obtenus avec les scores SHAP traditionnels et ceux dérivés des nouvelles approches. Ces comparaisons devraient se concentrer sur l'identification des différences dans les classements d'importance des caractéristiques.

#Analyse empirique

L'analyse implique d'évaluer divers classificateurs d'apprentissage automatique sous différentes instances pour voir comment les nouvelles méthodes se comportent en pratique. En examinant si des caractéristiques involontairement non pertinentes sont classées plus haut que des caractéristiques pertinentes, nous pouvons mesurer l'efficacité des nouvelles fonctions caractéristiques.

#Conclusion

En résumé, les scores SHAP se sont imposés comme une méthode populaire pour expliquer les prédictions des modèles dans l'apprentissage automatique. Cependant, ils ne sont pas sans défauts, y compris des explications trompeuses, des effets d'interaction et des problèmes de cohérence. En développant de nouvelles fonctions caractéristiques qui respectent des propriétés essentielles, nous pouvons améliorer les scores SHAP et renforcer leur fiabilité.

Les efforts en cours pour affiner SHAP indiquent un futur prometteur pour les explications de modèles, menant à une plus grande confiance dans les applications d'apprentissage automatique. Alors que les chercheurs et praticiens continuent d'explorer ces nouvelles méthodes, nous pouvons attendre avec impatience encore plus de moyens efficaces pour comprendre les décisions prises par des modèles complexes.