SHAP模型实现LSTM模型可解释性

Question

各位，我想请教一下。我搜到的都是使用SHAP模型解释随机森林，xgboost等，而几乎没有解释LSTM模型的。从理论上来说SHAP模型能够解释几乎一切模型，那应该不需要使用额外的模型和它结合。但是实在是不知道应该怎么修改

```python
import xgboost
import shap
import pandas
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import rcParams
rcParams.update(config)

train an XGBoost model

shap.initjs()
X = pandas.read_excel("LSTM2.xlsx")
y = np.loadtxt("y2.txt")
model = xgboost.XGBRegressor().fit(X, y)

explain the model's predictions using SHAP

explainer = deepExplainer(model, X)
shap_values = explainer(X)
shap.summary_plot(shap_values, X, plot_type="bar")
plt.show()
``` ，求指教！！！

Answer 1

【以下回答由 GPT 生成】

目前并没有直接使用SHAP模型解释LSTM模型的成熟方法，因为LSTM模型是一种深度学习的模型，其结构复杂，难以直接使用SHAP模型来解释。但是可以通过一些变通的方式使用SHAP模型来解释LSTM模型的预测结果。

一种可行的方法是利用LSTM模型的中间层输出作为特征，构建一个新的解释模型，然后使用SHAP模型解释这个新模型。

下面是修改代码的示例：

import xgboost
import shap
import pandas
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import rcParams
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, LSTM, Dense

rcParams.update(config)

shap.initjs()
X = pandas.read_excel("LSTM2.xlsx")
y = np.loadtxt("y2.txt")

# 构建LSTM模型
input_shape = (X.shape[1], 1) # 假设每个样本有X.shape[1]个特征
input_layer = Input(shape=input_shape)
lstm_layer = LSTM(64)(input_layer) # 中间层输出作为特征
output_layer = Dense(1)(lstm_layer)
lstm_model = Model(input_layer, output_layer)
lstm_model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
lstm_model.fit(np.reshape(X.values, (X.shape[0], X.shape[1], 1)), y, epochs=10) # 训练LSTM模型

# 构建解释模型
xgb_model = xgboost.XGBRegressor()
xgb_model.fit(X.values, lstm_model.predict(np.reshape(X.values, (X.shape[0], X.shape[1], 1))))

# 使用SHAP模型解释解释模型
explainer = shap.TreeExplainer(xgb_model)
shap_values = explainer.shap_values(X.values)

shap.summary_plot(shap_values, X, plot_type="bar")
plt.show()

上述代码中，我们首先使用Keras构建了一个LSTM模型并训练了数据。然后使用LSTM模型的中间层输出作为特征来训练一个新的xgboost模型。最后使用SHAP模型解释这个新模型。

需要注意的是，由于LSTM模型的输入是3D的，我们在训练过程中需要将输入数据进行reshape以适应LSTM模型的输入要求。具体的reshape操作可以根据实际情况进行调整。此外，如果需要更好的解释效果，可以尝试使用更复杂的解释模型，如DeepExplainer。

总之，虽然可以通过构建新模型的方式来使用SHAP模型解释LSTM模型的预测结果，但这仍然是一种变通的方法，并不是直接的解决方案。因此，在使用SHAP模型解释LSTM模型时需要慎重考虑，并且需要根据具体情况进行调整和实验验证。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^