摘要

本文介绍了一种名为ShapG的新型可解释人工智能（XAI）方法，该方法基于Shapley值来测量特征重要性。ShapG是一种模型无关的全局解释方法，通过构建一个无向图来定义数据集，其中节点代表特征，边基于特征间的相关系数计算添加。该方法通过采样数据并考虑图结构来计算近似的Shapley值，从而有效地减少了计算复杂度。与现有的XAI方法相比，ShapG在两个测试数据集上提供了更准确的解释，并且在运行时间上显示出明显的优势，证明了其效率。此外，广泛的实验表明，ShapG方法适用于解释复杂模型，是一个重要的工具，用于提高AI系统的可解释性和透明度。

原理

ShapG方法的核心在于利用Shapley值来评估特征的重要性。首先，它构建一个无向加权图，其中节点代表特征，边权重为特征间的Pearson相关系数。然后，通过采样方法计算近似的Shapley值，这种方法仅考虑每个节点与其邻居之间的联盟，而不是所有可能的联盟，从而提高了计算速度。ShapG的先进性在于其模型无关性，能够适用于任何类型的模型，包括复杂的神经网络模型或混合模型，并且通过优化计算过程，显著减少了计算时间。

流程

ShapG的工作流程包括以下几个步骤：

1. 构建无向加权图，节点代表特征，边基于特征间的相关系数。
2. 通过算法减少图的密度，保留所有特征的同时最小化边的数量。
3. 定义子图和特征函数，使用R2或F1分数作为特征子集的“强度”度量。
4. 计算Shapley值，使用精确公式或近似算法，后者通过限制邻居集合的深度和大小来减少计算量。
5. 通过实验验证ShapG方法的有效性，比较其在不同模型和数据集上的表现。

应用

ShapG方法的应用前景广泛，特别适用于需要高度解释性的领域，如医疗、金融和自动驾驶等。由于其模型无关性和高效的计算性能，ShapG能够为复杂AI模型的决策过程提供可靠的解释，增强用户对AI系统的信任。随着AI技术在各个行业的深入应用，ShapG有望成为推动AI透明度和可解释性的关键工具。