一、引言
在当今信息时代，机器学习技术的发展日益重要。机器学习允许计算机系统通过从数据中学习和适应来提供智能决策和预测能力。然而，机器学习模型的黑盒特性给其应用带来了挑战，特别是在涉及健康和生命的重要决策中。因此，可解释性成为了机器学习领域的一个关键议题，我们需要了解模型是如何进行预测并理解其决策根据。只有通过解释模型的预测过程，我们才能够建立信任、使模型更具可接受性，并为模型的改进提供指导。
心脏病是全球范围内的主要健康问题之一。根据世界卫生组织的数据，心脏病是导致全球死亡人数最多的疾病[1]。它涉及心脏和血管系统，包括心肌梗塞、心绞痛、心律失常等多种疾病。准确预测心脏病的发生和进展对于早期诊断、治疗和预防具有重要意义。
为了提高对心脏病的预测能力，我们引入了随机森林算法作为预测工具。随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并进行组合来进行分类或回归。它具有高度的灵活性、准确性和抗过拟合能力，并且可以在大规模数据集上进行高效计算[2]。随机森林算法已被广泛应用于医学领域，包括心脏病的预测和诊断。
综上所述，本文将使用随机森林算法来预测心脏病，重点关注机器学习模型的可解释性。通过深入理解随机森林算法的预测过程，我们可以提供对心脏病患者的个性化预测，并为医生和患者提供决策支持和可信任的解释。
二、可解释性机器学习简介
2.1 可解释性机器学习简介
可解释性机器学习是指通过对机器学习模型的预测结果和决策过程进行解释和理解的方法。它旨在使机器学习模型的决策更加透明和可信，并为用户提供对模型预测的合理解释。
「可解释性机器学习的意义在于」：
- 建立信任：可解释性机器学习可以帮助建立用户对模型的信任。当用户能够理解模型是如何得出预测结果的，他们更有可能接受和使用这些结果。
- 提供决策支持：解释性机器学习可以为用户提供关于模型预测的详细解释，帮助他们做出更加明智和可靠的决策。
- 探索数据：通过理解机器学习模型的决策过程，可以发现数据中的特征和模式，从而为进一步数据分析和挖掘提供指导。
2.2 不同方法解释性的优点与局限性
- 特征重要性：通过计算和排名特征的重要性，可以了解模型对不同特征的依赖程度。这种方法简单直观，易于理解。然而，它忽略了特征之间的相互作用和复杂性。
- 局部解释：将模型的决策过程聚焦于单个样本或预测实例，解释模型是如何对其进行分类的。这种方法提供了对个别预测的详细解释，但无法全面理解整个模型的行为。
- 规则提取：通过从模型中提取出规则或决策路径的方式来解释模型的预测过程。这种方法提供了可解释的规则，但对于复杂的模型可能不够准确。
- 可视化：通过图形化方式展示模型的决策过程和特征之间的关系，帮助用户理解模型的工作原理。这种方法直观易懂，但对于大规模复杂模型的可视化可能有困难。
三、 Breakdown方法简介
Breakdown方法是一种可解释性机器学习方法，用于解释机器学习模型的预测结果。它可以帮助我们理解模型对不同特征的依赖程度，并揭示出模型中每个特征对最终预测的贡献。
- 「Breakdown方法的原理和步骤如下」：
- 首先，我们选择一个样本或测试集中的一个样本。该样本将作为我们要解释的预测实例。
- 接下来，我们通过逐步剔除已排序的输入特征，从而了解每个特征对于模型预测结果的影响。
- 其次，我们开始剔除排名最低的特征，并观察随着特征被移除，预测结果如何变化。重要的是，我们需要记录预测结果的变化情况，以便后续分析。
- 重复上述步骤，直到所有特征都被移除，并计算出每个特征的贡献度。这样，我们就可以建立一个特征的贡献度排序，并了解哪些特征对于模型预测有更大的影响。
- 「Breakdown方法在解释随机森林预测中具有重要价值」
- 随机森林是一个强大而复杂的模型，它通常由多个决策树组成。通过使用Breakdown方法，我们可以对随机森林的预测结果进行解释，了解每个特征在整个模型中的作用。
- Breakdown方法提供了一种直观的方式来理解随机森林的决策过程。通过逐步剔除特征，我们可以清晰地看到每个特征对预测结果产生的影响。
- Breakdown方法还可以帮助我们发现模型中的关键特征，即那些对预测结果具有重要影响的特征。这有助于提高模型的可解释性，并为进一步的分析和改进提供指导。
综上所述，Breakdown方法是一个有价值的工具，可以帮助我们解释和理解随机森林模型的预测结果。它通过逐步剔除特征，揭示每个特征对预测的贡献度，为模型解释和改进提供了有力支持。
四、心脏病预测背景与数据集简介
4.1 简述心脏病的流行病学信息
「心脏病」是一种常见的慢性疾病，是全球范围内的主要健康问题之一。根据世界卫生组织（WHO）的数据，心脏病是导致全球死亡的主要原因之一。它涉及到心脏和血管系统的多种疾病，包括冠心病、心肌梗塞、心绞痛等。
心脏病的发病风险受到多种因素的影响，包括年龄、性别、家族史、高血压、高血脂、糖尿病、肥胖、吸烟、饮食习惯、缺乏运动等。因此，心脏病预测成为重要的研究领域，旨在通过分析个体的相关特征来预测其是否患有心脏病。
4.2 描述使用的心脏病预测数据集
这里主要是演示，只选择出部分特征作为演示。
- 「加载数据集和特征选择」
data(heart) data <- heart[,c("age","surgery","transplant","event")] data$age <- abs(data$age) head(data)
- 「数据集展示和简介」
> head(data) age surgery transplant event 1 17.155373 0 0 1 2 3.835729 0 0 1 3 6.297057 0 0 0 4 6.297057 0 1 1 5 7.737166 0 0 0 6 7.737166 0 1 1 # 年龄（age）列包含的是心脏病患者的年龄数据，这些年龄数据看起来是浮点数。 # 手术（surgery）列是指是否进行了心脏手术，它的值是0或1，其中0表示未进行手术，而1表示进行了手术。 # 移植（transplant）列表示是否有进行心脏移植，它的值同样是0或1，其中0表示没有进行移植，而1表示进行了移植。 # 事件（event）列是关于心脏疾病事件发生与否的指示变量，它的值是0或1，其中0表示事件未发生，而1表示事件已发生。
五、拟合心脏病随机森林模型
5.1 随机森林算法的基本原理和特点
「随机森林」是一种集成学习算法，由多个决策树组成。其基本原理是通过构建一个由多个决策树组成的森林来进行预测。随机森林的主要特点包括：
- 决策树的集成：随机森林由多个决策树组成，每个决策树都是独立训练的。通过将多个决策树的预测结果进行组合，得到最终的预测结果。
- 随机性：随机森林在构建决策树时引入了随机性，这包括随机选择特征子集和随机选择样本进行训练。这有助于减小模型的方差，提高泛化能力。
- 特征重要性评估：随机森林可以通过评估特征在所有决策树中的使用情况来估计特征的重要性。这可以用来解释模型对不同特征的依赖程度。
5.2 运用随机森林模型进行心脏病预测
- 「加载依赖库」
library(DALEX) library(randomForest)
- 「模型拟合」
rf <- randomForest(event~., data=data)
- 「构建模型解释器」
# 构建解释器 rf_exp <- explain(rf, data = data[, -4], y = data$event, label = "randomForest") rf_exp
结果展示：
> rf_exp <- DALEX::explain(rf, + data = data[,-4], + y=data$event==1, + label = "randomForest") Preparation of a new explainer is initiated -> model label : randomForest -> data : 172 rows 3 cols -> target variable : 172 values -> predict function : yhat.function will be used ( [33m default [39m ) -> predicted values : No value for predict function target column. ( [33m default [39m ) -> model_info : package Model of class: function package unrecognized , ver. Unknown , task regression ( [33m default [39m ) -> model_info : Model info detected regression task but 'y' is a logical . ( [31m WARNING [39m ) -> model_info : By deafult regressions tasks supports only numercical 'y' parameter. -> model_info : Consider changing to numerical vector. -> model_info : Otherwise I will not be able to calculate residuals or loss function. -> predicted values : the predict_function returns an error when executed ( [31m WARNING [39m ) -> residual function : difference between y and yhat ( [33m default [39m ) -> residuals : the residual_function returns an error when executed ( [31m WARNING [39m ) [32m A new explainer has been created! [39m > rf_exp Model label: randomForest Model class: function Data head : age surgery transplant 1 17.155373 0 0 2 3.835729 0 0
通过模型解释器我们可以查看一些模型信息。
- 「breakdown解释」
bd_rf <- break_down(rf_exp,new_observation = data[1, ]) head(bd_rf) describe(bd_rf) plot(bd_rf)
结果展示
contribution randomForest: intercept 0.438 randomForest: transplant = 0 -0.117 randomForest: age = 17.16 -0.023 randomForest: surgery = 0 0.016 randomForest: prediction 0.313 > describe(bd_rf) RandomForest predicts, that the prediction for the selected instance is 0.313 which is lower than the average model prediction. The most important variable that decrease the prediction is transplant. Other variables are with less importance. The contribution of all other variables is 0.
bd_rf对象表示随机森林模型对所选实例的预测为0.313，低于平均模型预测。
最重要的变量是transplant，它降低了预测值。
其他变量的重要性较低，所有其他变量的贡献都为0。
六、总结
Breakdown方法可以用于解释随机森林模型对个体预测的重要特征。通过计算每个特征对预测结果的贡献度，我们可以确定哪些特征在预测中起到了关键作用。
Breakdown图表可以直观地展示每个特征对预测结果的贡献度和影响程度。通常，贡献度越大，特征对预测的影响越大。我们可以根据Breakdown图表来分析不同特征的重要性，进而理解模型是如何进行预测的。
使用Breakdown方法解释随机森林模型对心脏病预测的洞察力可以有助于我们了解哪些特征在判断一个人是否患有心脏病时最为关键。通过分析Breakdown图表和特征贡献度，我们可以获取有关不同特征如何影响预测结果的信息。这些洞察可以帮助我们识别和理解与心脏病相关的重要特征，并可能为预防、治疗和干预措施提供指导。
参考文献
- World Health Organization. (2017). Cardiovascular Diseases (CVDs). Retrieved from https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/cardiovascular-diseases-(cvds)
- Breiman, L. (2001). Random forests. Machine learning, 45(1), 5-32.
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