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作者：18届 cyl
日期：2021-08-09
论文：《A Unified Approach to Interpreting Model Predictions》
一、前言
在许多应用中，理解一个模型为什么要进行某种预测与预测的准确性同样重要。即确定每个输入特征的
重要性十分重要。
SHAP (SHapley Additive explanation，加性特征)则为每个输入特征分配了一个特定预测的重要性值。
（西瓜颜色对结果甜度的重要性）
它的新颖之处包括：
(1)确定了一类新的可加性特征重要性测度，
(2)理论结果表明，在这类测度中存在一个具有一组理想性质的唯一解。
(3)SHAP统一了6个现有的方法。
二、原理
2.1 目标
定义一个更为简单的模型作为原始模型的任何可解释的近似。
2.2 公式
1、设f为待解释的原始预测模型，g为解释模型。
2、基于单个输入x的预测f(x)， 3、解释模型通常使用简化的输入x 0，通过映射函数x = hx(x 0)映射到原始输入，
4、局部方法在z0≈x0时尽量确保g(z0)≈f(hx(z0))
5、
6、其中 的均值为SHAP值（对输入自己的所有可能组合求均值）
三、SHAP优势
3.1 局部精度
3.2 缺失
3.3 一致性
如果模型发生变化，使得某些简化的输入的贡献增加或保持不变，而不管其他输入如何，则该输入的属
性不应减少。
3.4 最大SHAP
通过计算每个输入增加最大值的概率来加速shapely值的计算。时间复杂度为O(n^2)
3.5 Deep SHAP
深度SHAP将网络中较小组件的SHAP 值合并为整个网络的SHAP值。它通过递归传递计算SHAP值
（如下图B所示）
四、方法评估
(A) Shapley核加权是对称的，当所有可能的z0向量是由基数排序时，在这个例子中有2 15个向量。这与
以前启发式选择的内核明显不同。(B)组成模型，如深度神经网络，是由许多简单组件组成的。给定组件
Shapley值的解析解，可以使用DeepLIFT的反向传播方式对整个模型进行快速逼近。
举例子：通过判断一个有头晕症状的人是因为其发烧还是咳嗽的调查。若该病人只咳嗽或者发烧，则相
应疾病对应得分为5，若既咳嗽又发烧则打分为2，其余为0。调查发现对类似问题人和SHAP值打分相
近。证明了此方法的一致性
A 解释在MNIST数字数据集上训练的卷积神经网络：为了从8到3去除像素，红色区域为擦除该像素的概
率大
B 当擦除20个像素点时，SHAP组表现最好
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