SHAP Values: ไขความลับการระบุความสำคัญของฟีเจอร์ใน Machine Learning

ในภูมิทัศน์ของ machine learning ที่พัฒนาอย่างรวดเร็ว ความสามารถในการทำความเข้าใจและตีความการคาดการณ์ของโมเดลกำลังกลายเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง เมื่อโมเดลมีความซับซ้อนมากขึ้น ซึ่งมักถูกเรียกว่า "กล่องดำ" (black boxes) จึงจำเป็นต้องมีเครื่องมือที่สามารถให้ความกระจ่างว่า ทำไม โมเดลจึงตัดสินใจเช่นนั้น นี่คือจุดที่ SHAP (SHapley Additive exPlanations) values เข้ามามีบทบาท SHAP values นำเสนอแนวทางที่มีประสิทธิภาพและมีหลักการในการอธิบายผลลัพธ์ของโมเดล machine learning โดยการวัดปริมาณการมีส่วนร่วมของแต่ละฟีเจอร์

SHAP Values คืออะไร

SHAP values มีรากฐานมาจากทฤษฎีเกมแบบร่วมมือ (cooperative game theory) โดยเฉพาะแนวคิดของ Shapley values ลองนึกภาพทีมที่ทำงานในโครงการหนึ่ง Shapley value สำหรับสมาชิกแต่ละคนในทีมแสดงถึงการมีส่วนร่วมโดยเฉลี่ยของพวกเขาต่อพันธมิตรที่เป็นไปได้ทั้งหมดของสมาชิกในทีม ในทำนองเดียวกัน ในบริบทของ machine learning ฟีเจอร์ต่างๆ จะถูกมองว่าเป็นผู้เล่นในเกม และการคาดการณ์ของโมเดลคือผลตอบแทน จากนั้น SHAP values จะวัดปริมาณการมีส่วนร่วมส่วนเพิ่มโดยเฉลี่ยของแต่ละฟีเจอร์ต่อการคาดการณ์ โดยพิจารณาจากการรวมกันที่เป็นไปได้ทั้งหมดของฟีเจอร์

ในทางที่เป็นทางการมากขึ้น SHAP value ของฟีเจอร์ i สำหรับการคาดการณ์หนึ่งๆ คือการเปลี่ยนแปลงโดยเฉลี่ยในการคาดการณ์ของโมเดลเมื่อฟีเจอร์นั้นถูกรวมเข้าไป โดยมีเงื่อนไขอยู่บนเซตย่อยที่เป็นไปได้ทั้งหมดของฟีเจอร์อื่นๆ ซึ่งสามารถแสดงทางคณิตศาสตร์ได้ (แม้ว่าเราจะไม่ได้ลงลึกในรายละเอียดทางคณิตศาสตร์ที่นี่) เป็นค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของการมีส่วนร่วมส่วนเพิ่ม

ประโยชน์ที่สำคัญของการใช้ SHAP values คือให้การวัดความสำคัญของฟีเจอร์ที่สอดคล้องและแม่นยำ ซึ่งแตกต่างจากวิธีการอื่นๆ บางวิธี SHAP values มีคุณสมบัติที่พึงประสงค์ เช่น ความแม่นยำในระดับท้องถิ่น (local accuracy) (ผลรวมของการมีส่วนร่วมของฟีเจอร์เท่ากับผลต่างของการคาดการณ์) และ ความสอดคล้อง (consistency) (หากผลกระทบของฟีเจอร์เพิ่มขึ้น ค่า SHAP value ของมันก็ควรจะเพิ่มขึ้นด้วย)

ทำไมต้องใช้ SHAP Values

SHAP values มีข้อดีหลายประการเมื่อเทียบกับวิธีการวัดความสำคัญของฟีเจอร์อื่นๆ:

• ความสามารถในการอธิบายได้ทั้งในระดับภาพรวมและระดับท้องถิ่น: SHAP values สามารถใช้เพื่อทำความเข้าใจทั้งความสำคัญโดยรวมของฟีเจอร์ในชุดข้อมูลทั้งหมด (global explainability) และการมีส่วนร่วมของฟีเจอร์ต่อการคาดการณ์แต่ละรายการ (local explainability)
• ความสอดคล้องและความแม่นยำ: SHAP values ตั้งอยู่บนรากฐานทางทฤษฎีที่มั่นคงและมีคุณสมบัติทางคณิตศาสตร์ที่สำคัญ ทำให้มั่นใจได้ถึงผลลัพธ์ที่สอดคล้องและแม่นยำ
• กรอบการทำงานที่เป็นหนึ่งเดียว: SHAP values เป็นกรอบการทำงานที่เป็นหนึ่งเดียวสำหรับการอธิบายโมเดล machine learning ที่หลากหลาย รวมถึงโมเดลแบบ tree-based, โมเดลเชิงเส้น และ neural networks
• ความโปร่งใสและความไว้วางใจ: ด้วยการเปิดเผยฟีเจอร์ที่ขับเคลื่อนการคาดการณ์ SHAP values ช่วยเพิ่มความโปร่งใสและสร้างความไว้วางใจในโมเดล machine learning
• ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้: การทำความเข้าใจความสำคัญของฟีเจอร์ช่วยให้สามารถตัดสินใจได้ดีขึ้น ปรับปรุงโมเดล และระบุอคติที่อาจเกิดขึ้นได้

วิธีการคำนวณ SHAP Values

การคำนวณ SHAP values อาจใช้ทรัพยากรในการคำนวณสูง โดยเฉพาะสำหรับโมเดลที่ซับซ้อนและชุดข้อมูลขนาดใหญ่ อย่างไรก็ตาม มีการพัฒนาอัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพหลายอย่างเพื่อประมาณค่า SHAP values:

• Kernel SHAP: เป็นวิธีการที่ไม่ขึ้นกับโมเดล (model-agnostic) ซึ่งประมาณค่า SHAP values โดยการฝึกโมเดลเชิงเส้นแบบถ่วงน้ำหนักเพื่อเลียนแบบพฤติกรรมของโมเดลดั้งเดิม
• Tree SHAP: เป็นอัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพสูงซึ่งออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับโมเดลแบบ tree-based เช่น Random Forests และ Gradient Boosting Machines
• Deep SHAP: เป็นการดัดแปลง SHAP สำหรับโมเดล deep learning โดยใช้ backpropagation เพื่อคำนวณ SHAP values อย่างมีประสิทธิภาพ

ไลบรารี Python หลายตัว เช่น ไลบรารี shap มีการใช้งานอัลกอริทึมเหล่านี้ที่สะดวก ทำให้ง่ายต่อการคำนวณและแสดงภาพ SHAP values

การตีความ SHAP Values

SHAP values ให้ข้อมูลมากมายเกี่ยวกับความสำคัญของฟีเจอร์ นี่คือวิธีการตีความ:

• ขนาดของ SHAP Value: ขนาดสัมบูรณ์ของ SHAP value แสดงถึงผลกระทบของฟีเจอร์ต่อการคาดการณ์ ค่าสัมบูรณ์ที่มากขึ้นบ่งชี้ถึงอิทธิพลที่มากขึ้น
• เครื่องหมายของ SHAP Value: เครื่องหมายของ SHAP value บ่งชี้ทิศทางของอิทธิพลของฟีเจอร์ ค่า SHAP value ที่เป็นบวกหมายความว่าฟีเจอร์นั้นผลักดันให้การคาดการณ์สูงขึ้น ในขณะที่ค่า SHAP value ที่เป็นลบหมายความว่ามันผลักดันให้การคาดการณ์ต่ำลง
• SHAP Summary Plots: Summary plots ให้ภาพรวมของความสำคัญของฟีเจอร์ โดยแสดงการกระจายของ SHAP values สำหรับแต่ละฟีเจอร์ ซึ่งสามารถเปิดเผยได้ว่าฟีเจอร์ใดมีความสำคัญมากที่สุด และค่าของมันส่งผลต่อการคาดการณ์ของโมเดลอย่างไร
• SHAP Dependence Plots: Dependence plots แสดงความสัมพันธ์ระหว่างค่าของฟีเจอร์กับ SHAP value ของมัน ซึ่งสามารถเปิดเผยปฏิสัมพันธ์ที่ซับซ้อนและความสัมพันธ์ที่ไม่ใช่เชิงเส้นระหว่างฟีเจอร์กับการคาดการณ์ได้
• Force Plots: Force plots แสดงภาพการมีส่วนร่วมของแต่ละฟีเจอร์ต่อการคาดการณ์หนึ่งๆ โดยแสดงให้เห็นว่าฟีเจอร์ต่างๆ ผลักดันการคาดการณ์ให้ออกห่างจากค่าพื้นฐาน (base value) (การคาดการณ์โดยเฉลี่ยของทั้งชุดข้อมูล) อย่างไร

ตัวอย่างการใช้งานจริงของ SHAP Values

ลองพิจารณาตัวอย่างการใช้งานจริงบางส่วนว่า SHAP values สามารถนำไปใช้ในโดเมนต่างๆ ได้อย่างไร:

ตัวอย่างที่ 1: การประเมินความเสี่ยงด้านสินเชื่อ

สถาบันการเงินแห่งหนึ่งใช้โมเดล machine learning เพื่อประเมินความเสี่ยงด้านสินเชื่อของผู้สมัครสินเชื่อ ด้วยการใช้ SHAP values พวกเขาสามารถเข้าใจได้ว่าปัจจัยใดมีความสำคัญที่สุดในการพิจารณาว่าผู้สมัครมีแนวโน้มที่จะผิดนัดชำระหนี้หรือไม่ ตัวอย่างเช่น พวกเขาอาจพบว่า ระดับรายได้ ประวัติเครดิต และอัตราส่วนหนี้สินต่อรายได้ เป็นฟีเจอร์ที่มีอิทธิพลมากที่สุด ข้อมูลนี้สามารถนำไปใช้เพื่อปรับปรุงเกณฑ์การให้สินเชื่อและปรับปรุงความแม่นยำของการประเมินความเสี่ยง นอกจากนี้ พวกเขายังสามารถใช้ SHAP values เพื่ออธิบายการตัดสินใจอนุมัติสินเชื่อแต่ละรายให้กับผู้สมัครได้ ซึ่งเป็นการเพิ่มความโปร่งใสและความเป็นธรรม

ตัวอย่างที่ 2: การตรวจจับการฉ้อโกง

บริษัทอีคอมเมิร์ซแห่งหนึ่งใช้โมเดล machine learning เพื่อตรวจจับธุรกรรมที่ฉ้อโกง SHAP values สามารถช่วยให้พวกเขาระบุฟีเจอร์ที่บ่งชี้ถึงการฉ้อโกงได้มากที่สุด เช่น จำนวนเงินในธุรกรรม สถานที่ และช่วงเวลาของวัน ด้วยการทำความเข้าใจรูปแบบเหล่านี้ พวกเขาสามารถปรับปรุงระบบตรวจจับการฉ้อโกงและลดความสูญเสียทางการเงินได้ ลองนึกภาพว่าโมเดลตรวจพบรูปแบบการใช้จ่ายที่ผิดปกติซึ่งเชื่อมโยงกับตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ที่เฉพาะเจาะจง ซึ่งจะกระตุ้นให้มีการแจ้งเตือนเพื่อตรวจสอบ

ตัวอย่างที่ 3: การวินิจฉัยทางการแพทย์

โรงพยาบาลแห่งหนึ่งใช้โมเดล machine learning เพื่อทำนายความน่าจะเป็นที่ผู้ป่วยจะป่วยเป็นโรคบางชนิด SHAP values สามารถช่วยให้แพทย์เข้าใจว่าปัจจัยใดมีความสำคัญที่สุดในการพิจารณาความเสี่ยงของผู้ป่วย เช่น อายุ ประวัติครอบครัว และผลการตรวจทางการแพทย์ ข้อมูลนี้สามารถนำไปใช้ในการวางแผนการรักษาเฉพาะบุคคลและปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วยได้ ลองพิจารณาสถานการณ์ที่โมเดลระบุว่าผู้ป่วยมีความเสี่ยงสูงโดยพิจารณาจากการผสมผสานระหว่างความบกพร่องทางพันธุกรรมและปัจจัยด้านไลฟ์สไตล์ ซึ่งกระตุ้นให้มีกลยุทธ์การแทรกแซงตั้งแต่เนิ่นๆ

ตัวอย่างที่ 4: การทำนายการเลิกใช้บริการของลูกค้า (บริษัทโทรคมนาคมระดับโลก)

บริษัทโทรคมนาคมระดับโลกใช้ machine learning เพื่อทำนายว่าลูกค้าคนใดมีแนวโน้มที่จะเลิกใช้บริการ (churn) มากที่สุด ด้วยการวิเคราะห์ SHAP values พวกเขาค้นพบว่า ความถี่ในการติดต่อกับฝ่ายบริการลูกค้า ประสิทธิภาพของเครือข่ายในพื้นที่ของลูกค้า และข้อพิพาทด้านการเรียกเก็บเงิน เป็นปัจจัยสำคัญที่ขับเคลื่อนการเลิกใช้บริการ จากนั้นพวกเขาสามารถมุ่งเน้นไปที่การปรับปรุงในด้านเหล่านี้เพื่อลดการสูญเสียลูกค้า ตัวอย่างเช่น พวกเขาอาจลงทุนในการอัปเกรดโครงสร้างพื้นฐานเครือข่ายในพื้นที่ที่มีอัตราการเลิกใช้บริการสูง หรือริเริ่มโครงการบริการลูกค้าเชิงรุกเพื่อแก้ไขปัญหาการเรียกเก็บเงิน

ตัวอย่างที่ 5: การเพิ่มประสิทธิภาพโลจิสติกส์ของซัพพลายเชน (ผู้ค้าปลีกระหว่างประเทศ)

ผู้ค้าปลีกระหว่างประเทศใช้ machine learning เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโลจิสติกส์ของซัพพลายเชน ด้วยการใช้ SHAP values พวกเขาระบุได้ว่า รูปแบบสภาพอากาศ ค่าขนส่ง และการพยากรณ์อุปสงค์ เป็นปัจจัยที่มีอิทธิพลมากที่สุดต่อเวลาการจัดส่งและระดับสินค้าคงคลัง ซึ่งช่วยให้พวกเขาสามารถตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูลมากขึ้นเกี่ยวกับการกำหนดเส้นทางการขนส่ง การจัดการสินค้าคงคลัง และการลดผลกระทบจากการหยุดชะงักที่อาจเกิดขึ้น ตัวอย่างเช่น พวกเขาอาจปรับเปลี่ยนเส้นทางการขนส่งตามสภาพอากาศที่คาดการณ์ไว้ หรือเพิ่มระดับสินค้าคงคลังเชิงรุกในภูมิภาคที่คาดว่าจะมีความต้องการเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว

แนวปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการใช้ SHAP Values

เพื่อการใช้ SHAP values อย่างมีประสิทธิภาพ ควรพิจารณาแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดต่อไปนี้:

• เลือกอัลกอริทึมที่เหมาะสม: เลือกอัลกอริทึม SHAP ที่เหมาะสมที่สุดสำหรับประเภทโมเดลและขนาดข้อมูลของคุณ โดยทั่วไป Tree SHAP เป็นตัวเลือกที่มีประสิทธิภาพที่สุดสำหรับโมเดลแบบ tree-based ในขณะที่ Kernel SHAP เป็นวิธีการใช้งานทั่วไปมากกว่า
• ใช้ชุดข้อมูลพื้นหลังที่เป็นตัวแทน: เมื่อคำนวณ SHAP values สิ่งสำคัญคือต้องใช้ชุดข้อมูลพื้นหลัง (background dataset) ที่เป็นตัวแทนเพื่อประมาณการผลลัพธ์ที่คาดหวังของโมเดล ชุดข้อมูลนี้ควรสะท้อนถึงการกระจายของข้อมูลของคุณ
• แสดงภาพ SHAP Values: ใช้ SHAP summary plots, dependence plots และ force plots เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความสำคัญของฟีเจอร์และพฤติกรรมของโมเดล
• สื่อสารผลลัพธ์อย่างชัดเจน: อธิบาย SHAP values ให้กับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียอย่างชัดเจนและรัดกุม โดยหลีกเลี่ยงศัพท์เทคนิค
• พิจารณาปฏิสัมพันธ์ระหว่างฟีเจอร์: SHAP values ยังสามารถใช้เพื่อสำรวจปฏิสัมพันธ์ระหว่างฟีเจอร์ได้อีกด้วย ลองใช้ interaction plots เพื่อแสดงภาพว่าผลกระทบของฟีเจอร์หนึ่งขึ้นอยู่กับค่าของอีกฟีเจอร์หนึ่งอย่างไร
• ตระหนักถึงข้อจำกัด: SHAP values ไม่ใช่ทางออกที่สมบูรณ์แบบ มันเป็นค่าประมาณและอาจไม่สะท้อนความสัมพันธ์เชิงสาเหตุที่แท้จริงระหว่างฟีเจอร์และผลลัพธ์เสมอไป

ข้อพิจารณาทางจริยธรรม

เช่นเดียวกับเครื่องมือ AI อื่นๆ สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาถึงผลกระทบทางจริยธรรมของการใช้ SHAP values แม้ว่า SHAP values จะสามารถเพิ่มความโปร่งใสและความสามารถในการอธิบายได้ แต่ก็สามารถนำไปใช้เพื่อให้เหตุผลกับการตัดสินใจที่มีอคติหรือเลือกปฏิบัติได้เช่นกัน ดังนั้น จึงเป็นเรื่องสำคัญที่จะต้องใช้ SHAP values อย่างมีความรับผิดชอบและมีจริยธรรม เพื่อให้แน่ใจว่าจะไม่ถูกนำไปใช้เพื่อส่งเสริมการปฏิบัติที่ไม่เป็นธรรมหรือเลือกปฏิบัติ

ตัวอย่างเช่น ในบริบทของการจ้างงาน การใช้ SHAP values เพื่อให้เหตุผลในการปฏิเสธผู้สมัครโดยพิจารณาจากคุณลักษณะที่ได้รับการคุ้มครอง (เช่น เชื้อชาติ, เพศ) จะเป็นการกระทำที่ผิดจริยธรรมและผิดกฎหมาย แต่ควรใช้ SHAP values เพื่อระบุอคติที่อาจเกิดขึ้นในโมเดล และเพื่อให้แน่ใจว่าการตัดสินใจเป็นไปตามเกณฑ์ที่เป็นธรรมและมีความเกี่ยวข้อง

อนาคตของ AI ที่อธิบายได้ และ SHAP Values

AI ที่อธิบายได้ (Explainable AI หรือ XAI) เป็นสาขาที่เติบโตอย่างรวดเร็ว และ SHAP values ก็มีบทบาทสำคัญมากขึ้นในการทำให้โมเดล machine learning มีความโปร่งใสและเข้าใจได้มากขึ้น เมื่อโมเดลมีความซับซ้อนมากขึ้นและถูกนำไปใช้ในงานที่มีความเสี่ยงสูง ความต้องการเทคนิค XAI เช่น SHAP values ก็จะยิ่งเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ

การวิจัยในอนาคตของ XAI มีแนวโน้มที่จะมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาวิธีการคำนวณ SHAP values ที่มีประสิทธิภาพและแม่นยำยิ่งขึ้น ตลอดจนการพัฒนาวิธีการใหม่ๆ ในการแสดงภาพและตีความ SHAP values นอกจากนี้ยังมีความสนใจที่เพิ่มขึ้นในการใช้ SHAP values เพื่อระบุและลดอคติในโมเดล machine learning และเพื่อให้แน่ใจว่าระบบ AI มีความยุติธรรมและเท่าเทียมกัน

สรุป

SHAP values เป็นเครื่องมืออันทรงพลังสำหรับทำความเข้าใจและอธิบายผลลัพธ์ของโมเดล machine learning ด้วยการวัดปริมาณการมีส่วนร่วมของแต่ละฟีเจอร์ SHAP values ให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าเกี่ยวกับพฤติกรรมของโมเดล เพิ่มความโปร่งใส และสร้างความไว้วางใจในระบบ AI ในขณะที่ machine learning แพร่หลายมากขึ้นในทุกด้านของชีวิตเรา ความต้องการเทคนิค AI ที่อธิบายได้เช่น SHAP values ก็จะยิ่งเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ ด้วยการทำความเข้าใจและใช้ SHAP values อย่างมีประสิทธิภาพ เราสามารถปลดล็อกศักยภาพสูงสุดของ machine learning ในขณะที่มั่นใจได้ว่าระบบ AI ถูกใช้อย่างมีความรับผิดชอบและมีจริยธรรม

ไม่ว่าคุณจะเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกร machine learning นักวิเคราะห์ธุรกิจ หรือเพียงแค่คนที่สนใจในการทำงานของ AI การเรียนรู้เกี่ยวกับ SHAP values ก็เป็นการลงทุนที่คุ้มค่า ด้วยการฝึกฝนเทคนิคนี้ให้เชี่ยวชาญ คุณจะได้รับความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับการทำงานภายในของโมเดล machine learning และสามารถตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูลมากขึ้นโดยอาศัยข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วย AI

คู่มือนี้เป็นรากฐานที่มั่นคงสำหรับความเข้าใจเกี่ยวกับ SHAP values และการประยุกต์ใช้ การสำรวจไลบรารี shap และเอกสารวิจัยที่เกี่ยวข้องเพิ่มเติมจะช่วยเพิ่มพูนความรู้ของคุณและช่วยให้คุณสามารถนำ SHAP values ไปใช้ในโครงการของคุณเองได้อย่างมีประสิทธิภาพ จงเปิดรับพลังของ AI ที่อธิบายได้ และปลดล็อกความลับที่ซ่อนอยู่ภายในโมเดล machine learning ของคุณ!