一、模型可解釋性
????近年來，機器學習（深度學習）取得了一系列驕人戰績，但是其模型的深度和復雜度遠遠超出了人類理解的范疇，或者稱之為黑盒（機器是否同樣不能理解？），當一個機器學習模型泛化性能很好時，我們可以通過交叉驗證驗證其準確性，并將其應用在生產環境中，但是很難去解釋這個模型為什么會做出此種預測，是基于什么樣的考慮？作為機器學習從業者很容易想清楚為什么有些模型存在性別歧視、種族歧視和民族仇恨言論（訓練樣本的問題），但是很多場景下我們需要向模型使用方作出解釋，讓其清楚模型為什么要做出此種預測，如模型替代醫生判斷病情，給出病人合理的解釋至關重要，在商業場景中，模型為公司做出決策，需要給出令管理層信服的解釋。另外，給出解釋也可以幫助我們進一步改善模型，優化特征，提高泛化性。
????本文就LIME（ Local Interpretable Model-Agnostic Explanations， LIME）方法如何解釋黑盒模型作出簡要的介紹和公式推導，介紹其優缺點，文末附上自己的一些簡單思考
二、 LIME
????LIME的主要思想是利用可解釋性模型（如線性模型，決策樹）局部近似目標黑盒模型的預測，此方法不深入模型內部，通過對輸入進行輕微的擾動，探測黑盒模型的輸出發生何種變化，根據這種變化在興趣點（原始輸入）訓練一個可解釋性模型。值得注意的是，可解釋性模型是黑盒模型的局部近似，而不是全局近似，這也是其名字的由來。
????LIME的數學表示如下：
????對于實例的解釋模型
，我們通過最小化損失函數來比較模型
和原模型
的近似性，其中，
代表了解釋模型
的模型復雜度，
表示所有可能的解釋模型（例如我們想用線性模型解釋，則
表示所有的線性模型），
定義了
的鄰域。我們通過最小化
使得模型
變得可解釋。其中，模型
，鄰域范圍大小，模型復雜度均需要定義。
????下面對于結構化數據類型，簡要說明LIME的工作流程。
????對于結構化數據，首先確定可解釋性模型，興趣點x，鄰域的范圍。LIME首先在全局進行采樣，然后對于所有采樣點，選出興趣點x的鄰域，然后利用興趣點的鄰域范圍擬合可解釋性模型。如下圖
其中，背景灰色為負例，背景藍色為正例，黃色為興趣點，小粒度黑色點為采樣點，大粒度黑點為鄰域范圍，右下圖為LIME的結果。
????LIME的優點我們很容易就可以看到，原理簡單，適用范圍廣，可解釋任何黑箱模型。但是在實際應用中，存在幾個問題：
- 需要確定鄰域范圍；鄰域范圍不同，得到的局部可解釋性模型可能會有很大的差別，如下圖
????對于x=1.6，不同的鄰域范圍（0.1,0.75,2）對應的可解釋性模型是完全不同的，甚至相悖。
- 采樣是全樣本集采樣，采樣是利用高斯分布進行采樣，忽略了特征之間的關系，這可能導致一些不大可能出現的樣本點來解釋模型。
- 解釋模型的復雜度需要提前定義。
- 解釋的不穩定性。利用相同參數相同方法進行的重復解釋，得到的結果可能完全不同.
三、總結
????模型可解釋性作為目前機器學習領域研究的熱門，LIME的成果是很有啟發性的，通過對黑盒模型某局部點的無限次探測，擬合出一個局部可解釋性的簡單模型。但是其缺點同樣明顯，這些缺點也導致了LIME方法難以大規模應用。
????后續將介紹基于Shapley值的SHAP方法（現在在研讀，就是有點看不懂。看懂了再寫）
參考鏈接：
- https://christophm.github.io/interpretable-ml-book/lime.html
- https://blog.csdn.net/a358463121/article/details/52313585
- https://cloud.tencent.com/developer/article/1096716
- 論文地址：https://arxiv.org/pdf/1602.04938v1.pdf
- Alvarez-Melis, David, and Tommi S. Jaakkola. “On the robustness of interpretability methods.” arXiv preprint arXiv:1806.08049 (2018).）
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