专利复现_基于ngboost和SHAP值可解释预测方法
大家好,我是重庆未来之智的Toby老师,最近看到一篇专利,名称是《基于NGBoost和SHAP值的可解释地震动参数概率密度分布预测方法》。该专利申请工日是2021年3月2日。
专利复现
我看了这专利申请文案后,文章整体布局和文字内容结构不错,就是创新点半天找不到。我们公司之前申请专利至少还有算法创新点,不由感叹现在专利局审核尺度也太松弛了。
ngboost是2019年出来的算法,SHAP是博弈论中经典算法。两者组合还算不错,今天就为大家复现基于ngboost和SHAP值可解释预测方法。
NGboost概述
NGBoost(Natural Gradient Boosting)是一种基于梯度提升框架的集成学习算法,它通过自然梯度优化来更新模型参数。NGBoost结合了梯度提升决策树(GBDT)的预测能力与自然梯度的优化优势,尤其在处理高维数据和复杂模型时表现出色。
斯坦福 ML Group最近在他们的论文 Duan et al., 2019 中发表了一种新算法,其实现称为 NGBoost。该算法通过使用自然梯度将不确定性估计包括在梯度提升中。这篇文章试图理解这个新算法,并与其他流行的增强算法 LightGBM 和 XGboost 进行比较,看看它在实践中是如何工作的。
斯坦福ngboost官网如下
https://stanfordmlgroup.github.io/projects/ngboost/
自然梯度使学习高效且有效
什么是自然梯度提升?
NGBoost 是一种新的提升算法,它使用自然梯度提升,一种用于概率预测的模块化提升算法。该算法由基学习器、参数概率分布和评分规则组成。
普通梯度可能非常不适合学习多参数概率分布(例如正态分布)。如上面的概率回归示例所示,使用自然梯度的训练动态往往更加稳定并产生更好的拟合。
在不确定性估计和传统指标方面的竞争表现
与竞争方法相比,NGBoost 所需的专业知识要少得多,并且在常见的基准测试中表现同样出色。NGBoost 在较小的数据集上具有特别强的性能。
在一个回归模型的实验中,我们发现ngboost获得更低的rmse.
SHAP概述
SHAP(SHapley Additive exPlanations)是一种解释机器学习模型预测的方法,它基于博弈论中的Shapley值概念。SHAP值提供了一种公平的方法来量化每个特征对模型预测结果的贡献。以下是SHAP的关键特点和概述:
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基于Shapley值:
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SHAP值基于Shapley值,这是一种在合作游戏中分配支付的标准方法,确保每个玩家(在这里是特征)获得其“公平”的份额。
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可解释性:
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SHAP值提供了一种直观的方式来理解模型的预测,通过分解预测结果并将其归因于各个特征。
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特征贡献度量:
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对于给定的预测,SHAP值可以量化每个特征对预测结果的正面或负面影响。
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一致性和公平性:
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SHAP值满足一致性、公平性等博弈论的公理,确保了特征贡献的合理分配。
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多种模型支持:
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SHAP可以解释多种类型的机器学习模型,包括决策树、随机森林、梯度提升机、线性模型、深度神经网络等。
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可视化工具:
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SHAP提供了丰富的可视化工具,如力导向图(force plot)和汇总图(summary plot),帮助用户直观地理解模型预测。
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Python实现:
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SHAP有Python库支持,可以方便地集成到现有的Python机器学习工作流程中。
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交互式解释:
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SHAP值的计算可以是交互式的,允许用户探索不同特征组合对模型预测的影响。
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适用于复杂模型:
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尽管SHAP值的计算对于复杂的模型可能很耗时,但它提供了一种强大的方法来解释这些模型的决策过程。
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理论和实践结合:
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SHAP结合了理论基础和实际应用,使得即使是非技术背景的用户也能够理解模型的工作原理。
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开源和社区支持:
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SHAP是一个开源项目,得到了数据科学和机器学习社区的广泛支持。
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SHAP值是解释机器学习模型的重要工具,尤其适用于需要模型透明度和可解释性的场景。通过SHAP值,研究人员和实践者可以更好地理解模型的行为,提高模型的信任度,并做出更明智的决策。
专利复现-基于ngboost和SHAP值可解释预测方法
前期理论知识给大家说清楚了,现在Toby老师用15万真实金融风控数据来复现基于ngboost和SHAP值可解释预测方法。下图是建模数据集,模型通过喂养数据,训练数据,最终生成具有预测能力的AI大模型。
下图是我方已经建立好ngboost预测模型。
下图是我方计算的SHAP values值。
通过SHAP values值,我们计算变量重要性,并从大到小排序。如下图,SHAP+ngboost分析得出Revolving Utilization of Unsecured Lines变量是最重要变量。
"Revolving Utilization of Unsecured Lines"(未担保循环信用额度的使用率)是一个金融术语,通常用于个人信用报告和信贷分析中。它指的是借款人在循环信用账户(如信用卡)上使用的信用额度与可获得的总信用额度的比例。
该变量计算公式=(当期未偿还余额 / 信用额度上限) * 100%。
Revolving Utilization of Unsecured Lines对信用评分有重要影响:
该变量高使用率可能会对个人的信用评分产生负面影响,因为这表明借款人可能面临较高的财务压力。
金融机构和贷款人使用这一指标来评估借款人的信用风险。较高的使用率可能表明借款人依赖信贷来维持消费,这可能增加违约风险。
借款人可以通过降低使用率来提高信用评分,例如通过支付下账单或要求提高信用额度。
SHAP除了横向比较变量重要性,还可以纵向分析变量解释性。如下图,Revolving Utilization of Unsecured Lines值越高,SHAP值越高,违约风险也相应提高,反之亦然。age年龄分析得到相反结论,年龄越小信用风险越高,反之亦然。
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