Fast TreeSHAP：加速树模型的SHAP值计算

Jilei Yang

Fast TreeSHAP：加速树模型的SHAP值计算

机器学习 2022-07-28 v3 机器学习

作者: Jilei Yang

摘要

SHAP（SHapley Additive exPlanation）值是解释机器学习模型的领先工具之一，具有强理论保证（一致性、局部准确性）以及广泛的实现与用例可用性。尽管一般而言计算SHAP值需要指数时间，TreeSHAP在基于树的模型上只需多项式时间。虽然加速显著，但在拥有百万或更多条目的数据集上，TreeSHAP仍可能主导工业级机器学习方案的计算时间，导致事后模型诊断与解释服务的延迟。本文提出两种新算法Fast TreeSHAP v1和v2，旨在提升TreeSHAP在大型数据集上的计算效率。我们通过实证发现，Fast TreeSHAP v1比TreeSHAP快1.5倍，且内存开销不变。类似地，得益于对昂贵TreeSHAP步骤的预计算，Fast TreeSHAP v2比TreeSHAP快2.5倍，代价是略高的内存占用。我们还表明Fast TreeSHAP v2非常适用于多次模型解释，对新到达样本的解释最高可快3倍。

关键词

SHAP值 TreeSHAP 模型解释基于树的模型计算效率 Fast TreeSHAP

引用

@article{arxiv.2109.09847,
  title  = {Fast TreeSHAP: Accelerating SHAP Value Computation for Trees},
  author = {Jilei Yang},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2109.09847},
  year   = {2022}
}

备注

22 pages (including 10-page appendix), 2 figures

Fast TreeSHAP：加速树模型的SHAP值计算

摘要

关键词

引用

备注

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