很多人重視重視模型的預測能力，卻忽略了模型可解釋性的重要性，只知其然而不知其所以然。為什么說模型的可解釋性這么重要呢？作者就 5 個方面對此進行了闡述。

模型的可解釋性能夠展示你的模型在學什么，并且觀察模型內(nèi)部比大多數(shù)人想的更有用。

在過去的 10 年間，我采訪了許多數(shù)據(jù)科學家，模型的可解釋性是我最喜歡的主題，我用它來區(qū)分最好的數(shù)據(jù)科學家和一般的數(shù)據(jù)科學家。

有些人認為機器學習模型是黑箱，能做出預測但無法理解；可是最好的數(shù)據(jù)科學家可以通過任何模型洞察真實世界。給出任何模型，這些數(shù)據(jù)科學家都可以輕松地回答下面的問題：

模型認為數(shù)據(jù)中最重要的特征是什么

就模型的任何單個預測結(jié)果而言，數(shù)據(jù)中的每個特征是如何影響這一預測結(jié)果的

特征之間什么樣的相互作用對模型預測產(chǎn)生的影響最大

這些問題的答案比大多數(shù)人認為的要有意義。受此啟發(fā)，我在 Kaggle 上開設了模型可解釋性的微課程。無論你是通過 Kaggle 還是其他的綜合性資源（比如《統(tǒng)計學習基礎(chǔ)（Elements of Statistical Learning）》）進行學習，這些技術(shù)都將徹底地改變你構(gòu)建、驗證和部署機器學習模型的方式。

為什么這些洞察結(jié)果很有價值？

模型洞察結(jié)果的五個最重要應用是：

調(diào)試

指導特征工程

指導未來數(shù)據(jù)的收集方向

指導人類做出決策

建立信任

調(diào)試

這個世界中存在很多不可靠的、雜亂無章且具有大量噪聲的數(shù)據(jù)。當你寫下預處理代碼時，你就添加了潛在的錯誤源頭。加上目標泄漏的可能性，在真實的數(shù)據(jù)科學項目中，在某個點出現(xiàn)錯誤是正常的，而非例外。

鑒于錯誤的頻率以及潛在的災難性后果，調(diào)試成為了數(shù)據(jù)科學中最有價值的技能之一。理解模型正在尋找的模式有助于你確定模型何時與你對現(xiàn)實世界的了解不一致，這一般都是追蹤錯誤的第一步。

指導特征工程

特征工程一般是提高模型準確率的最有效方法。特征工程通常包括轉(zhuǎn)換原始數(shù)據(jù)或之前創(chuàng)建的特征來反復創(chuàng)建新特征。

有時候你可以僅憑對基本主題的直覺來完成這個過程。但是當原始特征有 100 多個或者你缺乏手頭項目的背景知識時，你就需要更多指導了。

Kaggle 競賽中有道題是關(guān)于預測貸款違約的，這就是一個極端的例子。這道題中有 100 多個原始特征。出于隱私原因，這些特征沒用常見的英文名字，而是用 f1、f2、f3 這樣的代號命名的。這就模擬了一個你不怎么了解原始數(shù)據(jù)的場景。

一名參賽者發(fā)現(xiàn)了 f527~f528 這兩個特征之間的差異，從而創(chuàng)建了強大的新特征。將這一差異作為特征的模型比沒有這個特征的模型要好得多。但是當變量有數(shù)百個時，你怎么能想到創(chuàng)建這個變量呢？

你在這門課程中學到的技巧能讓你輕易分辨出 f527 和 f528 是重要特征，而且它們是有緊密關(guān)聯(lián)的。這會指導你考慮轉(zhuǎn)換這兩個變量，從而找到 f527-f528 的「黃金特征」。

現(xiàn)在的數(shù)據(jù)集動輒就有成百上千個原始特征，因此這個方法的重要性與日俱增。

指導未來數(shù)據(jù)的收集方向

你無法控制在線下載的數(shù)據(jù)集。但許多使用數(shù)據(jù)科學的企業(yè)和組織都有機會擴大他們收集數(shù)據(jù)的類型。收集新類型的數(shù)據(jù)又貴又不方便，所以他們只會收集值得費力氣的數(shù)據(jù)?；谀Ｐ偷亩床旖Y(jié)果可以讓你更好地理解當前特征的價值，這將幫助你推斷出哪些新價值是最有用的。

指導人類做出決策

有些決策是由模型自動做出的——當你登錄亞馬遜時，網(wǎng)站沒有人在倉促間決定給你展示什么內(nèi)容。但是有很多重要的決定必須要由人類來做。就這些決策而言，模型的洞察能力比預測能力更有價值。

建立信任

在沒有驗證基本事實的情況下，人們不會相信你的模型，也就不會根據(jù)你的模型做出重要的決策。就數(shù)據(jù)出錯的頻率而言，這是明智的預防措施。在實踐中，展示符合他們一般認知的洞察結(jié)果有助于建立用戶對模型的信任，即便這些用戶對數(shù)據(jù)科學知之甚少也沒關(guān)系。