決策樹模型可解釋性分析與應用

決策樹模型在機器學習中應用廣泛，但其預測邏輯的理解往往不夠直觀。為此，可解釋性分析變得至關重要。本文將探討如何利用 SHAP、LIME 等技術，結合 Python 程式碼及視覺化工具，深入理解決策樹模型的決策過程。文章首先介紹決策樹的非線性擬合能力和結構，接著示範如何使用 Python 程式碼建構、訓練和評估決策樹模型，並詳細解釋程式碼的每個步驟。然後，文章重點闡述如何使用 SHAP 函式庫生成部分相依圖（PDP）和計算 SHAP 值，以理解特徵對預測結果的影響。此外，文章還介紹瞭如何使用 LIME 技術解釋區域性預測結果，並提供相關 Python 程式碼示例。最後，文章總結了不同可解釋性技術的應用場景和優缺點，並強調了可解釋性分析在提升模型透明度和可信度方面的重要性。

決策樹模型的可解釋性分析

決策樹是一種常見的機器學習模型，用於處理分類別和迴歸問題。與線性模型不同，決策樹能夠捕捉資料中的非線性關係，因此在許多實際應用中具有很高的價值。然而，決策樹的複雜性也使得其可解釋性成為一個挑戰。

決策樹的非線性擬合能力

如圖 4-1 所示，決策樹能夠透過增加最大深度引數來近似非線性關係。隨著最大深度引數從 2 增加到 5，所有不在曲線上的點也成為模型的一部分，因此它們出現在由決策樹模型生成的規則集中。

決策樹的結構解析

圖 4-2 描述了決策樹的起始部分。決策樹從根節點開始，透過選擇最佳特徵進行分支。終端節點是樹建構停止的位置。為了預測特定記錄的結果，使用整體資料的平均結果。

模型可解釋性的方法

如圖 4-3 所示，模型可解釋性可以透過兩種方式實作：使用 XAI 函式庫或基本的機器學習函式庫。兩者的區別在於，如果使用父級機器學習函式庫，可以直接使用已經訓練好的模型。否則，如果使用 XAI 函式庫，可能需要重新訓練機器學習模型。

決策樹模型的資料準備

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
from sklearn import tree, metrics, model_selection, preprocessing
from IPython.display import Image, display
from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report

# 載入資料
df_train = pd.read_csv('ChurnData.csv')
del df_train['Unnamed: 0']

# 資料預處理
tras = LabelEncoder()
df_train['area_code_tr'] = tras.fit_transform(df_train['area_code'])
del df_train['area_code']

# 處理目標變數
df_train['target_churn_dum'] = pd.get_dummies(df_train.churn, prefix='churn', drop_first=True)
del df_train['international_plan']
del df_train['voice_mail_plan']
del df_train['churn']

# 分割資料集為訓練集和測試集
X = df_train[['account_length', 'number_vmail_messages', 'total_day_minutes',
              'total_day_calls', 'total_day_charge', 'total_eve_minutes',
              'total_eve_calls', 'total_eve_charge', 'total_night_minutes',
              'total_night_calls', 'total_night_charge', 'total_intl_minutes',
              'total_intl_calls', 'total_intl_charge',
              'number_customer_service_calls', 'area_code_tr']]
Y = df_train['target_churn_dum']
xtrain, xtest, ytrain, ytest = train_test_split(X, Y, test_size=0.20, stratify=Y)

程式碼解密：

1. 載入必要的函式庫：首先載入了 pandas、numpy、matplotlib 等必要的函式庫，用於資料處理和視覺化。
2. 資料預處理：使用 LabelEncoder 將類別變數 area_code 轉換為數值型變數，以便於模型訓練。
3. 目標變數處理：將目標變數 churn 轉換為虛擬變數，並刪除原始的 churn 欄位。
4. 資料集分割：將資料集分割為訓練集和測試集，用於模型的訓練和評估。

決策樹模型的建立與評估

# 建立決策樹模型
dt1 = tree.DecisionTreeClassifier()
dt1.fit(xtrain, ytrain)

# 評估模型效能
print(dt1.score(xtrain, ytrain))
print(dt1.score(xtest, ytest))

# 設定最大深度引數的決策樹模型
dt2 = tree.DecisionTreeClassifier(max_depth=3)
dt2.fit(xtrain, ytrain)

# 評估模型效能
print(dt2.score(xtrain, ytrain))
print(dt2.score(xtest, ytest))

程式碼解密：

1. 建立決策樹模型：使用 DecisionTreeClassifier 建立決策樹模型，並對訓練資料進行擬合。
2. 評估模型效能：分別計算模型在訓練集和測試集上的準確率，以評估模型的效能。
3. 設定最大深度引數：透過設定 max_depth 引數控制決策樹的複雜度，防止過擬合。
4. 比較不同模型的效能：比較無限制深度和限制深度為 3 的兩個模型的效能差異。

超引數說明

超引數解密：

1. class_weight：為不同類別分配不同的權重，以處理類別不平衡問題。
2. criterion：選擇用於評估分割品質的標準，如 Gini 不純度或熵。
3. max_depth：控制樹的最大深度，以防止過擬合。
4. max_features：限制在尋找最佳分割時考慮的特徵數量，以提高模型的泛化能力。

決策樹模型的可解釋性分析

在機器學習領域中，決策樹是一種廣泛使用的非線性模型。決策樹模型的優點在於其可解釋性強，能夠以規則的形式呈現預測結果。然而，當決策樹過於龐大時，其可解釋性就會下降，並且難以在實際專案中實施。

決策樹視覺化

決策樹可以使用GraphViz或plot_tree函式進行視覺化。以下程式碼展示瞭如何使用GraphViz進行視覺化：

dot_data = tree.export_graphviz(dt1, out_file=None, filled=True, rounded=True,
                                feature_names=list(xtrain.columns),
                                class_names=['yes','no'])
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)
display(Image(graph.create_png()))

內容解密：

• tree.export_graphviz函式用於將決策樹模型匯出為GraphViz格式的資料。
• feature_names引數指定了特徵名稱，class_names引數指定了類別名稱。
• pydotplus.graph_from_dot_data函式用於將GraphViz格式的資料轉換為圖形物件。
• display(Image(graph.create_png()))用於顯示決策樹的視覺化結果。

剪枝的重要性

預設的決策樹模型可能會產生一個龐大的樹，這不僅難以解讀，也難以在實際專案中實施。透過限制最大深度引數，可以對決策樹進行剪枝，得到一個更小、更穩健的模型。

dt2 = DecisionTreeClassifier(max_depth=3)

內容解密：

• max_depth引數限制了決策樹的最大深度，從而避免了過度擬合。

決策樹規則提取

決策樹模型可以提取出規則文字，用於解讀和實施。以下程式碼展示瞭如何提取規則文字：

from sklearn.tree import export_text
r = export_text(dt2, feature_names=list(xtrain.columns))
print(r)

內容解密：

• export_text函式用於將決策樹模型匯出為規則文字。
• feature_names引數指定了特徵名稱。

特徵重要性分析

決策樹模型可以提供特徵重要性分析，用於瞭解哪些特徵對預測結果有較大的影響。以下程式碼展示瞭如何進行特徵重要性分析：

list(zip(dt1.feature_importances_, xtrain.columns))

內容解密：

• feature_importances_屬性提供了特徵重要性的評估值。
• zip函式用於將特徵重要性評估值與特徵名稱進行配對。

決策樹結構分析

決策樹模型具有一個名為tree_的屬性，可以用於取得模型的詳細結構資訊。以下程式碼展示瞭如何取得決策樹的結構資訊：

children_left = dt2.tree_.children_left
children_right = dt2.tree_.children_right
features = dt2.tree_.feature
thresholds = dt2.tree_.threshold
values = dt2.tree_.value.reshape(dt2.tree_.value.shape[0], 2)
node_sample_weight = dt2.tree_.weighted_n_node_samples

內容解密：

• children_left和children_right屬性提供了左右子節點的ID。
• features屬性提供了每個節點所使用的特徵。
• thresholds屬性提供了每個節點的閾值。
• values屬性提供了每個節點的預測值。
• node_sample_weight屬性提供了每個節點的樣本權重。

使用SHAP解釋決策樹模型

決策樹是一種常見的機器學習模型，用於分類別和迴歸任務。然而，理解決策樹的預測結果並不容易。SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一種解釋機器學習模型的方法，可以幫助我們理解決策樹模型的預測結果。

決策樹的低階屬性提取

在開始使用SHAP之前，我們需要了解決策樹的一些低階屬性。這些屬性包括：

• node_count：樹中的節點總數
• children_left[i]：節點i的左子節點的ID
• children_right[i]：節點i的右子節點的ID
• feature[i]：用於分割節點i的特徵
• threshold[i]：節點i的閾值
• n_node_samples[i]：到達節點i的訓練樣本數量
• impurity[i]：節點i的不純度

這些屬性可以幫助我們瞭解決策樹的結構和預測過程。

使用SHAP解釋決策樹模型

要使用SHAP解釋決策樹模型，我們需要建立一個TreeExplainer物件，並將決策樹模型作為引數傳遞給它。然後，我們可以使用model_churn_proba函式來計算預測機率。

import shap

# 定義自定義樹模型
tree_dict = {
    "children_left": children_left,
    "children_right": children_right,
    "children_default": children_default,
    "features": features,
    "thresholds": thresholds,
    "values": values,
    "node_sample_weight": node_sample_weight
}

model = {
    "trees": [tree_dict]
}

explainer = shap.TreeExplainer(model)

# 提供機率作為輸出
def model_churn_proba(x):
    return dt2.predict_proba(x)[:,1]

# 提供對數機率作為輸出
def model_churn_log_odds(x):
    p = dt2.predict_log_proba(x)
    return p[:,1] - p[:,0]

部分相依圖

部分相依圖（Partial Dependence Plot，PDP）是一種視覺化工具，用於展示特徵和目標變數之間的關係。PDP可以幫助我們瞭解特徵如何影響預測結果。

# 製作標準部分相依圖
sample_ind = 25
fig, ax = shap.partial_dependence_plot(
    "total_day_minutes", model_churn_proba, X, model_expected_value=True,
    feature_expected_value=True, show=False, ice=False
)

圖4-10：總日分鐘數與客戶流失機率的PDP圖

從圖4-10中，我們可以看到總日分鐘數與客戶流失機率之間的關係。當總日分鐘數小於225時，客戶流失機率低於平均值（14.25%）。即使總日分鐘數大於225，客戶流失機率仍然低於25%。

圖4-11：語音信箱數量與客戶流失機率的PDP圖

從圖4-11中，我們可以看到語音信箱數量與客戶流失機率之間的關係。藍色的平行線表明，無論語音信箱數量如何，邊際貢獻都保持不變，這意味著該特徵對預測結果沒有顯著影響。

圖4-12：帳戶長度與客戶流失機率的PDP圖

從圖4-12中，我們可以看到帳戶長度與客戶流失機率之間的關係。藍色的直線表明，帳戶長度對客戶流失機率沒有影響。

圖4-13：客戶服務呼叫次數與客戶流失機率的PDP圖

從圖4-13中，我們可以看到客戶服務呼叫次數與客戶流失機率之間的關係。當客戶服務呼叫次數大於4時，客戶流失機率會增加。

非線性模型的可解釋性：以客戶流失預測為例

在機器學習領域中，非線性模型（如決策樹、隨機森林等）因其出色的預測能力而被廣泛應用。然而，這些模型的複雜性往往使得其決策過程難以被理解。為瞭解決這一問題，研究人員開發了多種可解釋性技術，如SHAP（SHapley Additive exPlanations）、LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）等。本章將以客戶流失預測為例，介紹如何使用這些技術來解釋非線性模型的預測結果。

使用SHAP進行模型解釋

SHAP是一種根據 Shapley 值的模型解釋技術，可以用於解釋任何機器學習模型的預測結果。其核心思想是將每個特徵對預測結果的貢獻度進行量化，從而揭示模型的決策過程。

部分相依圖（Partial Dependence Plot, PDP）

部分相依圖是一種用於展示特徵與預測結果之間關係的視覺化工具。透過SHAP函式庫，我們可以輕鬆地生成部分相依圖。

import shap

# 生成部分相依圖
sample_ind = 25
fig, ax = shap.partial_dependence_plot(
    "total_eve_minutes", model_churn_proba, X, model_expected_value=True,
    feature_expected_value=True, show=False, ice=False
)

內容解密：

1. shap.partial_dependence_plot 函式用於生成部分相依圖，該圖展示了特徵 “total_eve_minutes” 與客戶流失機率之間的關係。
2. model_expected_value=True 和 feature_expected_value=True 引數確保了圖中顯示的是模型的預期值和特徵的預期值。
3. show=False 引數允許我們自定義圖表的顯示方式。
4. ice=False 引數關閉了個別條件期望（Individual Conditional Expectation, ICE）曲線的顯示。

分析結果

透過部分相依圖，我們可以觀察到不同特徵對客戶流失機率的影響。例如，當總日通話費用（total day charge）超過45美元時，客戶流失的機率會顯著增加。這是因為高昂的費用促讓使用者尋找替代服務提供商。

總晚間通話時長（total evening minutes）對客戶流失機率的影響

研究發現，總晚間通話時長對客戶流失機率有一定的影響，但其影響程度相對有限。當總晚間通話時長在180分鐘以內時，客戶流失機率保持在一個較低的水平（約13%）。當通話時長超過180分鐘後，流失機率略有上升，但整體而言，其對客戶流失的影響並不顯著。

# 生成總晚間通話次數的部分相依圖
fig, ax = shap.partial_dependence_plot(
    "total_eve_calls", model_churn_proba, X, model_expected_value=True,
    feature_expected_value=True, show=False, ice=False
)

內容解密：

1. 該程式碼生成了總晚間通話次數（total_eve_calls）的部分相依圖。
2. 從圖中可以看出，總晚間通話次數對客戶流失機率幾乎沒有影響，無論通話次數如何變化，客戶流失機率基本保持不變。

使用Scikit-Learn進行模型解釋

除了SHAP函式庫外，Scikit-Learn也提供了部分相依圖的功能，可以用於模型解釋。

from sklearn.inspection import plot_partial_dependence

# 生成部分相依圖
plot_partial_dependence(dt2, X, ['total_day_minutes', 'total_day_calls', 'total_day_charge'])

內容解密：

1. plot_partial_dependence 函式用於生成部分相依圖，該圖展示了多個特徵與預測結果之間的關係。
2. 該程式碼展示了總日通話時長（total_day_minutes）、總日通話次數（total_day_calls）和總日通話費用（total_day_charge）對客戶流失機率的影響。

LIME技術

LIME是一種區域性可解釋的模型無關解釋技術，可以用於解釋任何機器學習模型的區域性預測結果。

import lime
import lime.lime_tabular

# 初始化LIME直譯器
explainer = lime.lime_tabular.LimeTabularExplainer(np.array(xtrain),
                                                  feature_names=list(xtrain.columns),
                                                  class_names=['target_churn_dum'],
                                                  verbose=True, mode='classification')

# 對測試集中的第一個樣本進行解釋
exp = explainer.explain_instance(xtest.iloc[0], dt2.predict_proba, num_features=16)
exp.show_in_notebook(show_table=True)

內容解密：

1. LimeTabularExplainer 用於初始化LIME直譯器，針對表格型資料進行模型解釋。
2. explain_instance 方法用於對特定的樣本進行解釋，傳回一個解釋物件。
3. show_in_notebook 方法用於在Notebook中展示解釋結果，包括特徵的重要性以及它們對預測結果的貢獻度。