数据科学的下一个「超能力」：模型可解释性

在已往的 10 年间，我采访了许大都据科学家，模子的可表明性是我最喜好的主题，我用它来区分最好的数据科学家和一样平常的数据科学家。

有些人以为呆板进修模子是黑箱，能做出猜测但无法领略;然则最好的数据科学家可以通过任何模子洞察真实天下。给出任何模子，这些数据科学家都可以轻松地答复下面的题目：

• 模子以为数据中最重要的特性是什么
• 就模子的任何单个猜测功效而言，数据中的每个特性是怎样影响这一猜测功效的
• 特性之间什么样的彼此浸染对模子猜测发生的影响最大

这些题目的谜底比大大都人以为的要故意义。受此开导，我在 Kaggle 上开设了模子可表明性的微课程。无论你是通过 Kaggle 照旧其他的综合性资源(好比《统计进修基本(Elements of Statistical Learning)》)举办进修，这些技能都将彻底地改变你构建、验证和陈设呆板进修模子的方法。

为什么这些洞察功效很有代价?

模子洞察功效的五个最重要应用是：

• 调试
• 指导特性工程
• 指导将来数据的网络偏向
• 指导人类做出决定
• 成立信赖

1. 调试

这个天下中存在许多不行靠的、混乱无章且具有大量噪声的数据。当你写下预处理赏罚代码时，你就添加了隐藏的错误源头。加上方针走漏的也许性，在真实的数据科学项目中，在某个点呈现错误是正常的，而非破例。

鉴于错误的频率以及隐藏的劫难性效果，，调试成为了数据科学中最有代价的手艺之一。领略模子正在探求的模式有助于你确定模子何时与你对实际天下的相识纷歧致，这一样平常都是追踪错误的第一步。

2. 指导特性工程

特性工程一样平常是进步模子精确率的最有用要领。特性工程凡是包罗转换原始数据或之前建设的特性来重复建设新特性。

偶然辰你可以仅凭对根基主题的直觉来完成这个进程。可是当原始特性有 100 多个可能你缺乏手头项目标配景常识时，你就必要更多指导了。

Kaggle 比赛中有道题是关于猜测贷款违约的，这就是一个极度的例子。这道题中有 100 多个原始特性。出于隐私缘故起因，这些特性没用常见的英文名字，而是用 f1、f2、f3 这样的代号定名的。这就模仿了一个你不怎么相识原始数据的场景。

一名参赛者发明白 f527~f528 这两个特性之间的差别，从而建设了强盛的新特性。将这一差别作为特性的模子比没有这个特性的模子要好得多。可是当变量稀有百个时，你怎么能想到建设这个变量呢?

你在这门课程中学到的能力能让你等闲判别出 f527 和 f528 是重要特性，并且它们是有细密关联的。这会指导你思量转换这两个变量，从而找到 f527-f528 的「黄金特性」。

此刻的数据集动辄就有成百上千个原始特性，因此这个要领的重要性一日千里。

3. 指导将来数据的网络偏向

你无法节制在线下载的数据集。但很多行使数据科学的企业和组织都有机遇扩大他们网络数据的范例。网络新范例的数据又贵又不利便，以是他们只会网络值得艰辛气的数据。基于模子的洞察功效可以让你更好地领略当前特性的代价，这将辅佐你揣度出哪些新代价是最有效的。

4. 指导人类做出决定

有些决定是由模子自动做出的——当你登录亚马逊时，网站没有人在急遽间抉择给你展示什么内容。可是有许多重要的抉择必必要由人类来做。就这些决定而言，模子的洞察手段比猜测手段更有代价。

5. 成立信赖

在没有验证基才干实的环境下，人们不会信托你的模子，也就不会按照你的模子做出重要的决定。就数据堕落的频率而言，这是明智的提防法子。在实践中，展示切合他们一样平常认知的洞察功效有助于成立用户对模子的信赖，即便这些用户对数据科学知之甚少也不要紧。

原文链接：

https://towardsdatascience.com/why-model-explainability-is-the-next-data-science-superpower-b11b6102a5e0

【本文是51CTO专栏机构“呆板之心”的原创译文，微信公家号“呆板之心( id: almosthuman2014)”】

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（编辑：湖南网）

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