Explainable AI explained! | #2 By-design interpretable models with Microsofts InterpretML

Summary

In diesem Video wird erläutert, wie durch die Verwendung von interpretierbaren Algorithmen wie Entscheidungsbäumen und logistischer Regression die Interpretierbarkeit von maschinellem Lernen gewährleistet werden kann. Darüber hinaus wird das von Microsoft entwickelte Erklärbares Boosting Machine (EBM) vorgestellt, ein Modell, das eine hohe Genauigkeit beibehalt, während es erklärbar bleibt. Das Video nutzt ein Gesundheitsdatenset, um zu prädizieren, ob eine Person einen Schlaganfall erleiden könnte, und zeigt, wie diese Modelle interpretiert werden.

Takeaways

• 😀 Die Einfachheit ist oft die beste Lösung: Verwenden Sie einfache, interpretierbare Algorithmen, wenn sie für das Problem ausreichend sind.
• 🌳 Entscheidungsbäume sind einfach zu interpretieren und können nicht-lineare Beziehungen modellieren.
• 📈 Logistische Regression ist eine Erweiterung der linearen Regression auf Klassifikationsprobleme und ermöglicht die Interpretation der Koeffizienten.
• 🔍 Die Erklärbarkeit von Modellen ist wichtig, um Patienten (wie John im Beispiel) zu informieren und ihnen zu erklären, warum eine Vorhersage gemacht wurde.
• 📊 Die Datenanalyse umfasst das Erkennen von Merkmalen wie Alter, Geschlecht, Berufstyp und Körpermasseindex (BMI) zur Vorhersage von Schlaganfällen.
• 🏥 Die Datenquelle stammt aus einem Gesundheitsdatensatz, der vorhersagt, ob eine Person einen Schlaganfall erleiden wird.
• 📚 Die Erklärbarkeit von Modellen ist essentiell, um Patienten auf ihre Vorhersage einzugehen und ihnen zu helfen, das Risiko zu verringern.
• 🌐 Die Erklärbare Boosting Machine (EBM) ist ein von Microsoft entwickeltes Modell, das den Kompromiss zwischen Erklärbarkeit und Genauigkeit reduziert.
• 📊 Durch die Verwendung von EBMs können bessere Ergebnisse in Bezug auf Genauigkeit und F1-Score erzielt werden, während die Erklärbarkeit erhalten bleibt.
• 🔗 Die Interpretation von Modellen hilft Patienten, wie John, die Vorhersage besser zu verstehen und die Gründe hinter den Ergebnissen nachzuvollziehen.

Q & A

Was ist der Hauptzweck des Videos?

Das Hauptziel des Videos ist, einige interpretierbare Machine-Learning-Modelle vorzustellen und zu zeigen, wie sie funktionieren, insbesondere in Bezug auf ihre Verständlichkeit und Genauigkeit.

Was bedeutet 'by design interpretable machine learning models'?

Dies bezieht sich auf Machine-Learning-Modelle, die aus konzeptionellen Gründen interpretierbar sind, d.h. sie sind entworfen, um es einfach zu ermöglichen, die Entscheidungen und Prozesse im Modell nachzuvollziehen.

Wie erklärt der Sprecher, warum manchmal einfachere Modelle wie Entscheidungsbäume ausreichen?

Der Sprecher argumentiert, dass manchmal einfachere Modelle ausreichen, weil sie ausreichend für das Problem sind und es keinen Grund gibt, die Situation zu überkomplizieren. Er erwähnt auch Occams Rasiermesser, das besagt, dass die einfachste Lösung fast immer die beste ist.

Was ist das Ziel der vorgestellten Datensammlung?

Das Ziel der Datensammlung ist es, zuvorzusagen, ob eine Person einen Schlaganfall erleiden wird, was ein klassisches binärer Klassifizierungsproblem ist.

Wie wichtig ist die Erklärbarkeit von Vorhersagen in diesem Kontext?

Die Erklärbarkeit ist sehr wichtig, da sie Patienten wie John helfen kann, die Wahrscheinlichkeit eines Schlaganfalls in der Zukunft zu verringern, und sie auch sofortige Antworten auf ihre Fragen erhalten können, warum eine bestimmte Vorhersage gemacht wurde.

Was ist der Zweck der Datenerfassung in der Utils-Datei?

Die Utils-Datei enthält eine Klasse 'DataLoader', die eine Funktion hat, um Datensätze aus einer CSV-Datei zu laden und sie in einer Membervariable zu speichern, sowie weitere Funktionen wie Datenvorverarbeitung und -aufteilung.

Wie wird die Datenvorverarbeitung in dem Skript behandelt?

Die Datenvorverarbeitung umfasst One-Hot-Encoding für kategoriale Spalten, das Imputieren von fehlenden Werten im Body-Mass-Index mit Null und das Entfernen der nicht relevanten 'id'-Spalte.

Was ist das Prinzip hinter der logistic regression?

Die logistic regression ist eine Erweiterung der linearen Regression auf Klassifizierungsprobleme, die die Ausgabe des linearen Regressions mit einer Sigmoidfunktion zwischen 0 und 1quetscht, um Wahrscheinlichkeiten zu erhalten.

Wie interpretiert man die Koeffizienten in der logistic regression?

Die Koeffizienten in der logistic regression zeigen den Einfluss der Eingabevariablen auf die Ausgabe, indem man die Auswirkungen einer Veränderung der Eingabevariablen auf die Ausgabe quantifiziert.

Was ist der Hauptvorteil des Entscheidungsbaums in Bezug auf die Interpretierbarkeit?

Der Hauptvorteil eines Entscheidungsbaums ist, dass er nicht-lineare Beziehungen modellieren kann und als一组 if-else Regeln interpretiert werden kann, die für Menschen verständlich sind.

Wie funktioniert die Erklärbare Boosting Machine (EBM) und wie unterscheidet sie sich von anderen Modellen?

EBMs bauen mehrere Entscheidungsbäume, wobei jeder Baum nur eine bestimmte Feature verwenden darf, und kombinieren die Ergebnisse über viele Iterationen. Sie bieten eine Visualisierung der Feature-Auswirkungen auf die Zielvariable, was die Interpretierbarkeit erhöht, während Genauigkeit beibehalten wird.

Wie wichtig ist es, die Tiefe des Entscheidungsbaums zu managen, um die Interpretierbarkeit beizubehalten?

Es ist wichtig, die Tiefe des Entscheidungsbaums zu managen, da Bäume mit einer hohen Anzahl von Entscheidungen komplex und schwer zu interpretieren sind. Bäume sind nur interpretierbar, wenn ihre Tiefe angemessen ist.

Was zeigt der Feature-Importance-Plot der EBM?

Der Feature-Importance-Plot der EBM zeigt, welche Features am stärksten zur Vorhersage beitragen. Im Video wird angezeigt, dass das Alter der wichtigste Feature ist, gefolgt vom Body-Mass-Index und dem Blutzuckerspiegel.