Migliorare la fiducia nei punteggi SHAP

Negli ultimi anni, il machine learning è diventato una parte fondamentale del processo decisionale in vari campi. Però, la fiducia delle persone nei modelli di machine learning spesso dipende dal capire come questi modelli prendono decisioni. Per affrontare questo, si è diffusamente usato un metodo chiamato SHAP (SHapley Additive exPlanations). I punteggi SHAP aiutano a spiegare le previsioni individuali mostrando l'Importanza di ciascuna caratteristica nel fare quelle previsioni.

Nonostante la sua popolarità, SHAP ha affrontato critiche per essere fuorviante in certe situazioni. Questo articolo discuterà i problemi legati ai punteggi SHAP e proporrà nuovi metodi per migliorarne l'affidabilità.

#Cosa sono i Punteggi SHAP?

I punteggi SHAP si basano sui valori di Shapley dalla teoria dei giochi cooperativi. In parole semplici, i valori di Shapley aiutano ad attribuire il totale delle vincite di un gioco a ciascun giocatore in base al loro contributo. Nel contesto del machine learning, i "giocatori" sono le Caratteristiche usate in un modello, e il "payout" è il risultato previsto. L'obiettivo è capire come ogni caratteristica contribuisce a fare una specifica previsione.

Quando un modello fa una previsione, i punteggi SHAP forniscono un modo per misurare l'influenza di ogni caratteristica. Un punteggio SHAP positivo significa che la caratteristica ha un impatto positivo sulla previsione, mentre un punteggio negativo indica un impatto negativo.

#La Popolarità di SHAP

I punteggi SHAP hanno guadagnato popolarità perché offrono un modo coerente per valutare l'importanza delle caratteristiche. Il metodo considera tutte le possibili combinazioni di caratteristiche, assicurando che i punteggi siano calcolati in modo equo. Ecco perché molti ricercatori e professionisti si fidano di SHAP per analizzare i modelli di machine learning.

#Problemi con i Punteggi SHAP

Nonostante i loro vantaggi, studi recenti hanno evidenziato alcuni problemi significativi con i punteggi SHAP. Questi problemi derivano dal modo in cui SHAP calcola i contributi delle caratteristiche. Ecco alcune delle principali preoccupazioni:

#Spiegazioni Fuorvianti

In alcuni casi, i punteggi SHAP possono assegnare un'importanza elevata a caratteristiche che in realtà hanno poco o niente impatto sulle previsioni del modello. Questo accade quando le funzioni caratteristiche sottostanti usate nei lavori precedenti non sono adatte. Ad esempio, quando un modello classifica un'istanza utilizzando più caratteristiche, SHAP potrebbe indicare in modo errato che caratteristiche meno rilevanti sono più importanti di quelle che realmente guidano la previsione.

#Effetti di Interazione

Un altro problema è che SHAP non sempre tiene conto delle interazioni tra le caratteristiche in modo adeguato. In molte situazioni del mondo reale, le caratteristiche non lavorano in modo indipendente. Quando due o più caratteristiche influenzano insieme la previsione, i punteggi SHAP potrebbero non riflettere questa relazione, portando a valori di importanza distorti.

#Risultati Incoerenti

Quando la classe prevista cambia, i punteggi SHAP possono anche cambiare significativamente, rendendo difficile fidarsi della coerenza delle spiegazioni. Questa incoerenza può confondere gli utenti che cercano di capire il comportamento del modello.

#Limitazioni degli Approcci Correnti

Sono stati fatti diversi tentativi per affrontare queste limitazioni dei punteggi SHAP proponendo funzioni caratteristiche alternative. Tuttavia, molte di queste alternative soffrono ancora di problemi simili. Alcune non rispettano le proprietà fondamentali che garantiscono spiegazioni affidabili, il che diminuisce ulteriormente la loro attendibilità.

#Soluzioni Proposte

Per migliorare l'affidabilità dei punteggi SHAP, dobbiamo concentrarci sullo sviluppo di nuove funzioni caratteristiche che possano superare i problemi esistenti. In particolare, dobbiamo perseguire funzioni che rispettino le proprietà chiave necessarie per un'attribuzione accurata delle caratteristiche. Ecco alcune delle proprietà proposte:

#Indipendenza Debole dalla Classe

Una Funzione Caratteristica dovrebbe essere in grado di produrre punteggi SHAP che non siano influenzati da cambiamenti irrilevanti nei valori di classe. Questo significa che quando le classi vengono mappate in modo diverso, i punteggi SHAP dovrebbero rimanere gli stessi, assicurando che l'importanza delle caratteristiche venga valutata esclusivamente in base ai loro contributi reali.

#Conformità alla Rilevanza delle Caratteristiche

Le funzioni caratteristiche devono rispettare la rilevanza delle caratteristiche. In particolare, una caratteristica dovrebbe essere considerata irrilevante se il suo punteggio SHAP è zero. Questa proprietà garantisce che le spiegazioni fornite siano significative e non fuorvianti per gli utenti.

#Neutralità Numerica

Molti problemi di classificazione coinvolgono caratteristiche che possono assumere vari tipi di valori, come numerici o categorici. Una funzione caratteristica robusta dovrebbe essere applicabile a entrambi i tipi senza introdurre incoerenze nei punteggi SHAP.

#Nuove Funzioni Caratteristiche

La ricerca di migliori funzioni caratteristiche ha portato allo sviluppo di diversi nuovi candidati che mirano a rispettare le proprietà elencate sopra. Queste funzioni sono progettate per garantire che i punteggi SHAP forniscano informazioni accurate e affidabili riguardo all'importanza delle caratteristiche.

#Funzione di Somiglianza

Le nuove funzioni si basano su un approccio di somiglianza. Questo approccio valuta quanto l'istanza attuale si allinea con le previsioni fatte dal modello. Assegna un valore di uno quando il risultato previsto corrisponde all'istanza in analisi.

#Funzioni Basate su AXp e CXp

Due funzioni caratteristiche aggiuntive si basano su AXp e CXp, che si concentrano sull'assicurare che i punteggi SHAP derivati catturino accuratamente i contributi delle caratteristiche rilevanti trascurando quelle irrilevanti.

Queste nuove funzioni mirano a minimizzare le informazioni fuorvianti spesso generate dai metodi esistenti. Allineando le funzioni caratteristiche con le proprietà desiderate, diventa possibile ottenere punteggi SHAP di cui ci si può fidare in modo più efficace.

#Complessità del Calcolo dei Punteggi SHAP

Un'altra preoccupazione nella modifica dei punteggi SHAP riguarda la complessità di calcolarli in base alle nuove funzioni proposte. Lo sforzo computazionale necessario per determinare i punteggi SHAP impatta significativamente le applicazioni pratiche.

#Casi Intrattabili

Per alcuni tipi di classificatori, calcolare i punteggi SHAP può essere altamente complesso. Ad esempio, alcune funzioni possono richiedere ricerche esaustive attraverso combinazioni di caratteristiche potenziali, portando a situazioni intrattabili, particolarmente per grandi dataset.

#Casi di Tempo Polinomiale

Tuttavia, ci sono anche casi in cui gli algoritmi possono calcolare i punteggi SHAP in modo efficiente. Per certi modelli rappresentati in formati tabulari, è possibile ideare algoritmi di tempo polinomiale. Questi algoritmi possono calcolare i punteggi SHAP in modo efficiente utilizzando anche le nuove funzioni caratteristiche.

#Testare i Miglioramenti

Per convalidare i miglioramenti introdotti dalle nuove funzioni caratteristiche, è essenziale condurre test confrontando i risultati ottenuti attraverso SHAP tradizionale con quelli derivati dai nuovi approcci. Questi confronti dovrebbero concentrarsi sull'identificazione delle discrepanze nei ranking di importanza delle caratteristiche.

#Analisi Empirica

L'analisi implica valutare vari classificatori di machine learning sotto diverse istanze per vedere come si comportano i nuovi metodi nella pratica. Esaminando se funzioni irrilevanti siano classificate più in alto di quelle rilevanti, possiamo misurare l'efficacia delle nuove funzioni caratteristiche.

#Conclusione

In sintesi, i punteggi SHAP si sono affermati come un metodo popolare per spiegare le previsioni dei modelli nel machine learning. Tuttavia, non sono privi di difetti, tra cui spiegazioni fuorvianti, effetti di interazione e problemi di coerenza. Sviluppando nuove funzioni caratteristiche che rispettino le proprietà essenziali, possiamo migliorare i punteggi SHAP e aumentarne l'affidabilità.

Il lavoro in corso per affinare SHAP indica un futuro promettente per le spiegazioni dei modelli, portando a una maggiore fiducia nelle applicazioni del machine learning. Mentre i ricercatori e i professionisti continuano ad esplorare questi nuovi metodi, possiamo aspettarci modi ancora più efficaci per comprendere le decisioni prese da modelli complessi.