[딥러닝] Model-Agnostic Method 해설, 정리, 요약

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안녕하세요, HELLO

 

머신러닝 분야가 빠르게 발전함에 따라, 모델이 예측을 어떻게 수행하는지를 이해하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 정교한 딥러닝 모델들은 높은 정확도를 제공하지만, 종종 "블랙박스"처럼 작동하여 그 내부 작동 방식을 해석하기 어렵습니다. Model-Agnostic 방법은 모델의 내부 구조나 특정 알고리즘에 의존하지 않고, 어떤 머신러닝 모델의 예측 결과를 해석할 수 있는 도구를 제공합니다.

이번에는 Model-Agnostic 방법이 무엇인지, 왜 중요한지, 그리고 대표적인 두 가지 기법인 LIME과 SHAP을 자세히 살펴보겠습니다.

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CHAPTER 1. 'Model-Agnostic' 방법

 

CHAPTER 2. 'LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanation)' 정리

 

CHAPTER 3. 'SHAP (SHapley Additive exPlanations)' 정리

 

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CHAPTER 1. 'Model-Agnostic' 방법

 

Model-Agnostic 방법은 모델의 구조나 알고리즘에 상관없이 모든 머신러닝 모델에 적용할 수 있는 접근법을 말합니다. 이때 "Agnostic"이라는 용어는 특정 모델에 의존하지 않는다는 의미로 사용됩니다. 해당 방법은 모델을 블랙박스처럼 취급하며, '입력과 출력'에만 초점을 맞춰 예측을 해석합니다. 이러한 보편성 덕분에 Model-Agnostic 방법은 단순한 선형 모델에서부터 복잡한 신경망에 이르기까지 모든 모델에서 사용할 수 있습니다. [1].

 

즉, 학습에 사용되는 모델과 설명에 사용되는 모델을 분리하겠다는 것입니다. 학습 모델과 설명 모델을 분리하는 것의 가장 큰 장점은 자율성입니다. 분석가들은 기존에 자신들이 사용하던 모델들을 그대로 사용할 수 있으며, 어떤 모델을 사용했더라도 동일한 방식으로 해석할 수 있습니다. 특히 비슷한 성능을 가지는 여러 모델 중 하나를 선택해야 하는 상황이 발생했을 때, 모델을 해석한 결과를 동일한 기준으로 비교하여 객관적으로 더 나은 모델을 택할 수 있게 합니다.

■ Model-Agnostic 방법의 주요 특징

1. 범용성: 선형 회귀 모델에서부터 복잡한 딥러닝 아키텍처까지 모든 모델에 적용할 수 있습니다.

2. 해석 가능성: 모델이 어떻게 결정을 내리는지에 대한 통찰을 제공하여, 디버깅, 모델 성능 개선, 공정성과 투명성을 보장하는 데 중요합니다.

3. 사후 분석(Post-Hoc Analysis): 이러한 방법들은 모델이 훈련된 후에 사용되며, 기존의 모델을 재훈련할 필요 없이 적용할 수 있습니다.

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■ Model-Agnostic 방법이 중요한 이유

머신러닝 모델이 금융, 의료, 법률과 같은 다양한 분야에서 의사결정의 중심이 되면서, 해석 가능성에 대한 요구가 크게 증가하고 있습니다.

1. 투명성: 모델이 어떻게 예측을 수행하는지 이해하는 것은 특히 의료 진단이나 대출 승인과 같은 고위험 애플리케이션에서 신뢰를 구축하는 데 필수적입니다.

2. 공정성: 모델을 해석함으로써, 예측에 존재할 수 있는 편향을 식별하고 이를 완화할 수 있어 더 공정한 결과를 보장할 수 있습니다.

3. 디버깅: 모델이 예상치 못한 방식으로 작동할 때, Model-Agnostic 방법은 특정 예측에 영향을 미친 특징을 밝혀 원인을 파악하는 데 도움이 됩니다.

4. 규정 준수: 일부 산업에서는 자동화된 결정에 대한 설명이 요구되며, 이는 해석 가능성을 단순한 혜택이 아닌 필수 조건으로 만듭니다.

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■ 대표적인 Model-Agnostic 방법: LIME과 SHAP

가장 널리 사용되는 Model-Agnostic 방법으로는 LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanations)과 SHAP(SHapley Additive exPlanations)이 있습니다. 이 두 기법은 모델 예측에 대해 명확하고 실행 가능한 통찰을 제공하기 때문에 널리 활용되고 있습니다. 아래에서 보다 자세하게 살펴보겠습니다.

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CHAPTER 2. 'LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanation)' 정리

 

LIME은 어떤 분류기의 예측을 설명하기 위해, 모델을 국부적으로(interpretable model) 해석 가능한 모델로 근사하는 방법입니다. LIME의 주요 아이디어는 모델의 전반적인 행동이 아니라 특정 예측 주위에서의 모델 행동을 이해하는 것입니다.

■ LIME의 주요 특징

 

1. 모델 독립성: LIME은 특정 모델 구조에 얽매이지 않으므로, 모든 종류의 머신러닝 모델에 적용할 수 있습니다.
2. 국소 해석: 전체 모델을 설명하려고 하지 않고, 특정 입력 데이터 포인트에 대한 예측을 설명하는 데 초점을 맞춥니다.
3. 직관적 해석: 결과를 쉽게 이해할 수 있도록 해석 가능한 모델(주로 선형 모델)을 사용하여 설명을 제공합니다.

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■ LIME의 작동 과정

1. 데이터 포인트 선택: 먼저, 해석하고자 하는 특정 데이터 포인트(예: 이미지, 텍스트, 표 형식 데이터)를 선택합니다. 이 데이터 포인트를 기반으로 예측을 수행한 모델을 "블랙박스"로 간주합니다.

2. 데이터 포인트 변형: LIME은 선택한 데이터 포인트의 입력 값들을 약간씩 변경하여 새로운 데이터를 생성합니다. 예를 들어, 이미지의 경우 픽셀을 무작위로 지우거나, 텍스트의 경우 단어를 제거하는 방식으로 변형할 수 있습니다. 이 변형된 데이터는 원래 데이터 포인트와 비슷하지만, 조금 다른 특성을 가지게 됩니다.

3. 모델 예측 수행: 변형된 각 데이터 포인트를 원래 모델에 입력하여 예측 결과를 얻습니다. 이 예측 결과들은 변형된 데이터 포인트들이 원래 데이터와 얼마나 비슷한지에 따라 가중치를 부여받습니다.

4. 해석 가능한 모델 적합: LIME은 가중치를 부여받은 변형된 데이터 포인트들을 사용하여 해석 가능한 단순 모델(일반적으로 선형 모델)을 학습시킵니다. 이 단순 모델은 원래 모델이 해당 데이터 포인트 주변에서 어떻게 행동하는지를 근사합니다.

5. 예측 설명: 마지막으로, 학습된 해석 가능한 모델의 계수를 사용하여 원래 데이터 포인트에 대한 예측을 설명합니다. 이 설명은 어떤 입력 특성이 예측에 가장 큰 영향을 미쳤는지, 그리고 그 영향이 긍정적인지 부정적인지를 명확하게 보여줍니다.

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■ LIME의 장점과 단점

LIME은 머신러닝 모델의 해석 가능성을 높이기 위해 널리 사용되는 기법입니다. 그러나 모든 방법이 그렇듯, LIME에도 장단점이 존재합니다.

□ LIME의 장점

- 모델 독립성: LIME은 특정 모델에 종속되지 않아, 모든 종류의 머신러닝 모델에 적용할 수 있습니다.
- 직관적이고 쉬운 해석: 복잡한 모델의 예측을 쉽게 이해할 수 있도록 단순한 모델로 설명하기 때문에 비전문가도 결과를 이해할 수 있습니다.
- 개별 예측에 대한 깊이 있는 인사이트 제공: 특정 데이터 포인트에 대한 설명을 제공하여, 왜 특정 예측이 발생했는지를 명확하게 보여줍니다.

□ LIME의 단점

- 불안정성: LIME의 결과는 선택한 변형 방식과 가중치에 따라 달라질 수 있어, 동일한 데이터에 대해 일관되지 않은 결과를 초래할 수 있습니다.
- 지역적 근사: LIME은 특정 데이터 포인트 주변의 모델 행동만 설명하기 때문에, 모델의 전체적인 작동 방식을 설명하는 데는 한계가 있습니다.
- 높은 계산 비용: 복잡한 모델과 큰 데이터셋에서는 변형된 데이터 포인트에 대한 예측을 수행하고 이를 근사하는 데 많은 계산 자원이 필요할 수 있습니다.

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■ LIME의 실제 적용 사례

LIME은 다양한 분야에서 사용되고 있으며, 특히 다음과 같은 경우에 유용합니다:

1. 의료 분야: 예를 들어, 의료 진단 시스템에서 LIME을 사용하여 특정 환자에게 특정 진단이 내려진 이유를 설명할 수 있습니다. 이는 의료 전문가들이 모델의 예측을 신뢰하고 적절한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

2. 금융 분야: LIME을 사용하여 대출 신청자의 신용 점수를 예측하는 모델이 왜 특정 신청자를 승인하거나 거부했는지 설명할 수 있습니다. 이를 통해 금융 기관은 더 투명하고 공정한 결정을 내릴 수 있습니다.

3. 자율 주행: 자율 주행 차량의 컴퓨터 비전 모델이 특정 상황에서 왜 특정 결정을 내렸는지 설명할 수 있습니다. 이는 안전성을 검증하고 시스템을 개선하는 데 중요합니다.

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CHAPTER 3. 'SHAP (SHapley Additive exPlanations)' 정리

 

 

SHAP은 머신러닝 모델의 예측을 설명하는 데 사용되는 기법으로, 게임 이론에 기반을 둔 접근법입니다. SHAP의 핵심은 각 특징이 예측에 기여한 정도를 Shapley 값이라는 개념을 사용하여 계산한다는 점입니다. Shapley 값은 협력 게임 이론에서 개발된 개념으로, 어떤 플레이어가 게임의 결과에 기여한 정도를 공정하게 분배하는 방법을 제공합니다. SHAP은 이 개념을 머신러닝 모델에 적용하여, 각 특징이 모델의 예측에 어떻게 기여했는지를 공정하고 일관되게 측정합니다.

■ SHAP의 주요 특징
1. 공정성: SHAP은 모든 특징의 기여도를 공정하게 계산하며, 그 기여도가 어떻게 구성되었는지 명확히 보여줍니다.
2. 일관성: 모델의 특징 중요도가 변경되지 않는 한, SHAP 값은 일관된 결과를 제공합니다.
3. 모델 독립성: SHAP은 모델의 내부 구조에 의존하지 않고, 모든 종류의 머신러닝 모델에 적용할 수 있습니다.

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■ SHAP의 작동 원리

SHAP의 핵심은 Shapley 값 계산에 있습니다. Shapley 값은 각 특징이 예측에 기여한 정도를 모든 가능한 특징 조합을 고려하여 계산합니다. 이러한 계산 과정은 복잡할 수 있지만, 이는 모델의 예측을 해석하는 데 있어 매우 강력한 도구로 작용합니다.

□ SHAP의 작동 과정

1. Shapley 값 계산:
- 모든 가능한 조합 고려: SHAP은 특정 특징을 포함한 경우와 포함하지 않은 경우의 모델 예측을 비교하여, 해당 특징의 기여도를 계산합니다. 이 과정은 모든 가능한 특징 조합을 고려하여 이루어집니다.
- 기여도의 평균 계산: 각 특징이 예측에 얼마나 기여했는지를 계산한 후, 모든 조합에서의 기여도를 평균 내어 해당 특징의 Shapley 값을 도출합니다.

2. 가산적 모델: SHAP은 예측을 설명하기 위해 가산적 모델을 사용합니다. 여기서 예측은 기준 값(예: 평균 예측값)과 각 특징의 SHAP 값의 합으로 표현됩니다. 이를 통해 각 특징이 예측에 어떻게 기여했는지를 명확하게 볼 수 있습니다.

3. 모델 해석: 최종적으로 SHAP 값은 각 특징이 예측에 긍정적으로 또는 부정적으로 기여했는지, 그리고 그 정도가 얼마나 되는지를 나타냅니다. 이를 통해 모델의 예측 과정을 이해하고 설명할 수 있습니다.

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■ SHAP의 장점과 단점

SHAP은 머신러닝 모델의 해석 가능성을 높이기 위한 강력한 도구이지만, 다른 방법들과 마찬가지로 장단점이 존재합니다.

□ SHAP의 장점

- 공정하고 일관된 설명: SHAP은 수학적으로 근거가 명확하며, 모든 특징의 기여도를 공정하게 계산하여 일관된 설명을 제공합니다.
- 글로벌 및 로컬 설명: SHAP은 전체 모델의 작동 방식을 이해할 수 있는 글로벌 설명과 개별 예측에 대한 로컬 설명을 모두 제공합니다.
- 모델 독립성: SHAP은 모든 유형의 머신러닝 모델에 적용할 수 있어 범용성이 높습니다.
- 직관적 시각화: SHAP 값은 시각화가 용이해, 비전문가도 모델 예측을 쉽게 이해할 수 있습니다.

□ SHAP의 단점

- 높은 계산 복잡성: 모든 가능한 특징 조합을 고려해야 하기 때문에, SHAP 값의 정확한 계산은 매우 계산 집약적이며, 특히 많은 수의 특징을 가진 모델에서는 부담이 될 수 있습니다.
- 복잡한 이해: SHAP의 기본 개념과 계산 과정은 LIME과 같은 더 단순한 방법에 비해 이해하기 어려울 수 있습니다.
- 속도 문제: 특히 대규모 데이터셋이나 매우 복잡한 모델에서는 SHAP 값 계산이 느릴 수 있습니다. 이를 완화하기 위해 근사 알고리즘을 사용할 수 있지만, 이는 설명의 정확성을 일부 희생할 수 있습니다.

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■ SHAP의 실제 적용 사례

SHAP은 다양한 산업 분야에서 활용되고 있으며, 특히 다음과 같은 사례에서 그 유용성이 증명되었습니다.

1. 의료 진단: SHAP은 복잡한 의료 진단 모델의 예측을 설명하는 데 사용됩니다. 예를 들어, SHAP을 통해 특정 환자의 진단에 어떤 특징(예: 연령, 검사 결과 등)이 가장 큰 영향을 미쳤는지 설명할 수 있습니다. 이는 의료 전문가가 모델의 결정을 더 잘 이해하고, 신뢰할 수 있도록 돕습니다.

2. 금융 서비스: SHAP은 신용 점수 예측 모델에서 고객의 신용 점수가 왜 특정 값으로 나왔는지 설명하는 데 유용합니다. 이를 통해 금융 기관은 대출 승인 과정에서 투명성을 높이고, 고객에게 신뢰할 수 있는 정보를 제공할 수 있습니다.

3. 마케팅 분석: SHAP을 사용하여 마케팅 캠페인에서 특정 고객이 왜 특정 행동을 보였는지 설명할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 고객이 제품을 구매한 이유를 모델의 예측을 통해 해석함으로써, 향후 마케팅 전략을 개선할 수 있습니다.

4. 자율 주행: 자율 주행 차량의 머신러닝 모델이 특정 상황에서 왜 특정 결정을 내렸는지 설명할 수 있습니다. 이는 안전성을 검증하고, 시스템을 개선하는 데 중요한 역할을 합니다.

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REFERENCE

 

[1] Chapter 6. Model-Agnostic Methods (https://christophm.github.io/interpretable-ml-book/agnostic.html)

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■ 마무리

 

'Model-Agnostic Method'에 대해서 정리해 봤습니다.

 

그럼 오늘 하루도 즐거운 나날 되길 기도하겠습니다

좋아요와 댓글 부탁드립니다 :)

 

감사합니다.