Экспериментальная схема для оценки интерпретируемости ML‑модели в критичной области (медицина/финансы).
1) Цель и гипотезы
- Цель: проверить, какие методы объяснения дают верные (faithful), стабильные и полезные для экспертов объяснения, которые уменьшают ошибки и ускоряют принятие решений.
- Примеры гипотез: "SHAP более faithful, чем LIME"; "объяснения улучшают точность врачей на N%".
2) Данные и выборка
- Использовать реальную/аннотированную датасет с медицинскими/финансовыми исходами + выделенную тест‑подвыборку для экспертной оценки (n экспертов, m случаев на эксперта; рекомендовано n≥5, m≥50).
- Дополнительно синтетические примеры с известным «ground truth» вклада признаков для количественной валидации объяснений.
3) Модели и методы объясняемости (сравнить несколько)
- Модели: градиентный бустинг/деревья, нейросеть, логистическая регрессия.
- Методы объяснений:
- локальные: SHAP (TreeSHAP для деревьев), LIME, Integrated Gradients;
- контрфактуальные: DiCE/CF generation;
- глобальные/правила: извлечение правил (Anchors, decision rules), глобальный суррогат;
- концептные: TCAV / прототипы;
- дополнительно: примеры (nearest neighbors, prototypical).
- Примечание: избегать утверждений «attention = explanation» без проверки.
4) Метрики качества объяснений
- Faithfulness (faithful to model):
- Deletion/Insertion AUC: по порядку удаления/вставки признаков по убыванию важности строить кривую изменения предсказания; площадь под кривой — лучше выше (insertion) / ниже (deletion).
- Формулировка: для входа $x$ и множества выделенных признаков $S$,
- sufficiency: $\text{suff}(x,S)=f(x_S)$ (сохранённые только $S$);
- comprehensiveness: $\text{comp}(x,S)=f(x)-f(x_{\setminus S})$.
- Fidelity (локальная точность объяснения): корреляция между приписанными важностями и реальным изменением выхода при удалении; например Spearman:
- $\rho =\text{Spearman}(s,\Delta f)$.
- Stability/Robustness: средняя попарная схожесть объяснений при малых возмущениях входа:
- $\text{stability}=1-\frac{1}{N}{\sum }_i\Vert e(x_i)-e(x_i+\delta )\Vert /\text{norm}$.
- Plausibility / соответствие экспертам:
- доля совпадающих важных признаков с экспертной аннотацией; средний рейтинг понятности по Likert.
- Human‑centered метрики:
- изменение точности решения эксперта при наличии объяснений $\Delta \text{Acc}$;
- время принятия решения (Time);
- доверие/удовлетворённость (Likert).
- Операционные метрики: влияние на конечный показатель риска (FPR/FNR), calibration.
5) Протокол экспертной оценки
- Слепой A/B дизайн: случаи рандомно в группы {модель без объяснения, модель+объяснение разных методов, эксперт только}.
- Для каждого случая эксперт:
- делает диагноз/решение, указывает уверенность, время, и оценивает объяснение по шкале (полезность, правдоподобие, полнота).
- отмечает, какие признаки/концепты считаются релевантными; при необходимости исправляет объяснение или предлагает контрпример.
- Собрать метрики меж‑экспертной согласованности (Cohen/Kappa, Krippendorff).
- Запись качественной обратной связи (короткие комментарии, типичные ошибки).
- Статистика: предусмотреть тесты (например, парный t‑test или Wilcoxon) для проверки улучшений.
6) Анализ и валидация
- Количественное сравнение методов по метрикам faithfulness, stability, plausibility и human impact.
- Построить матрицу trade‑offs (faithfulness vs plausibility vs cost).
- Анализ ошибок: случаи несогласия модели и эксперта, объяснения, приводящие к ухудшению решений.
- Проверить, что объяснения не раскрывают конфиденциальные данные и не вводят в заблуждение.
7) Внедрение объяснимости в жизненный цикл модели
- Development:
- включать метрики объяснимости в модельную цель (multi‑objective), выбирать модели с хорошим компромиссом performance ↔ explainability;
- автоматизированная генерация и тестирование объяснений при CI/CD.
- Validation / Pre‑deployment:
- объяснительная валидация (audit) — стабильность + expert acceptability threshold; если ниже — доработка/откат.
- документация: model card / explainer card с используемыми методами и ограничениями.
- Deployment:
- логирование объяснений вместе с предсказаниями (для последующего аудита);
- мониторинг drift прогнозов и drift объяснений (изменение распределения важностей);
- триггеры для ревью: падение faithfulness, рост нестабильности, снижение expert acceptance.
- Feedback loop:
- регулярные сессии с экспертами для корректировки признаков/концептов и обновления модели;
- ретренинг на дополнительно аннотированных примерах (в т.ч. «непонятные» случаи).
- UI/UX:
- предоставлять объяснения разных типов (локальные, контрфактуальные, прототипы) и краткое резюме для принятия решения;
- опция «покажи больше/подробнее» для экспертов.
- Governance:
- встроить объясняемость в процесс валидации рисков/соответствия регуляторным требованиям; хранить аудиты.
8) Этические и практические замечания
- Проверять, не усиливают ли объяснения предвзятость; тестировать на подгруппах.
- Политика приватности при логировании объяснений.
- Не заменять эксперта — цель: поддержка, не автоматический вывод.
9) Краткий пример метрик для отчёта
- Средняя sufficiency: $\frac{1}{M}{\sum }_{i=1}^M\text{suff}(x_i,S_i)$.
- Средняя comprehensiveness: $\frac{1}{M}{\sum }_{i=1}^M\text{comp}(x_i,S_i)$.
- ΔAccuracy экспертов: $\Delta \text{Acc}={\text{Acc}}_{\text{with expl}}-{\text{Acc}}_{\text{without}}$.
- Stability: среднее значение парной корреляции объяснений по возмущениям.
Резюме (одно предложение): эксперимент сочетает количественные метрики faithfulness/stability и human‑centered оценки (accuracy, время, trust), сравнивает несколько explainers на реальных и синтетических данных, собирает структурированную экспертную обратную связь и внедряет проверку объяснимости как непрерывный этап жизненного цикла модели (audit → мониторинг → feedback → retrain).