基于样本的解释
知识点概述
基于样本的解释方法（Example-based Explanations）是一类通过选择或构造特定的数据实例来解释模型行为或数据分布的方法。与那些输出特征重要性或依赖图的方法不同，这类方法直接使用“样本”作为解释，非常符合人类通过类比和举例进行思考的习惯。
教材原文
基于样本的解释方法 (Example-based Explanations) 选择数据集的特定实例来解释机器学习模型的行为或解释底层数据分布。 … 基于样本的解释大多与模型无关，因为它们使任何机器学习模型都更具可解释性。与模型无关的方法的不同之处在于，基于样本的方法通过选择数据集的实例而不是通过创建特征概要（例如特征重要性或部分依赖性）来解释模型。
详细解释
- 核心思想: 人类善于通过具体的例子来理解抽象的概念。基于样本的解释方法正是利用了这一点，它不生成抽象的规则或图表，而是直接呈现一个或多个具体的数据实例来阐明问题。
- 解释的蓝图: “事物B与事物A类似，事物A导致了结果Y，因此我预测事物B也会导致结果Y。”
- 适用场景: 这类方法在实例本身具有直观意义时特别有效，例如：
- 图像: 我们可以直接看到图片内容。
- 文本: 我们可以直接阅读文本。
- 对于只有少数几个关键特征的表格数据。
- 当一个实例可以被很好地总结时。
- 与传统方法的区别:
- k-最近邻 (k-NN) 模型本身就是一种基于样本的算法，它的预测就是由最近的k个邻居决定的，这k个邻居就是它的解释。
- 其他模型无关方法（如PDP, LIME）输出的是对模型行为的描述（图、权重），而基于样本的方法输出的是数据实例本身。
主要方法类型
本章涵盖了多种基于样本的解释方法：
- 反事实解释 (Counterfactual Explanations): 构造一个与原始实例略有不同但预测结果发生显著改变的新实例，用以回答“如果…那么…”的问题。
- 对抗样本 (Adversarial Examples): 与反事实类似，但其目的不是为了解释，而是为了欺骗模型，使其做出错误的预测。
- 原型与批评 (Prototypes and Criticisms):
- 原型: 从数据集中选出的最具代表性的实例。
- 批评: 那些无法被原型很好代表的非典型实例。两者结合可以很好地概括数据分布。
- 有影响力的实例 (Influential Instances): 找出那些对模型训练过程或最终参数影响最大的训练实例。
学习要点
- 理解基于样本的解释方法的核心是使用“实例”而非“摘要”来进行解释。
- 掌握这种方法与人类通过类比学习的思维模式高度契合。
- 知道该方法的有效性高度依赖于单个实例是否容易被人类理解。
- 了解反事实、对抗样本、原型、批评、有影响力的实例等都属于基于样本的解释范畴。
关联知识点
- 前置知识: 29-理论方法-模型无关方法, 28-理论方法-k-最近邻
- 后续知识: 40-理论方法-反事实解释, 41-理论方法-对抗样本, 42-理论方法-原型与批评, 43-理论方法-有影响力的实例