可解譯性：自動化 ML 中的模型可解釋性 (預覽)
在本文中，您將了解如何使用 Python SDK，在 Azure Machine Learning 中取得自動化機器學習 (自動 ML) 模型的說明。 自動化 ML 可協助您了解所產生模型的特徵重要度。
根據預設，1.0.85 之後的所有 SDK 版本都會設定 model_explainability=True。 在 1.0.85 版和更舊版本的 SDK 中，使用者必須在 AutoMLConfig 物件中設定 model_explainability=True，才能使用模型可解譯性。
在本文中，您將學會如何：
- 在定型期間，針對最佳模型或任何模型執行可解譯性。
- 啟用視覺效果，以協助您查看資料中的模式和說明。
- 在推斷或評分期間執行可解譯性。
必要條件
- 可解譯性特徵。 執行
pip install azureml-interpret以取得必要的套件。 - 建置自動化 ML 實驗的知識。 如需如何使用 Azure Machine Learning SDK 的詳細資訊，請完成此物件偵測模型教學課程，或了解如何設定自動化 ML 實驗。
重要
此功能目前處於公開預覽。 此預覽版本沒有服務等級協定，不建議用於處理生產工作負載。 可能不支援特定功能，或可能已經限制功能。
如需詳細資訊，請參閱 Microsoft Azure 預覽版增補使用條款。
在定型期間針對最佳模型執行可解譯性
從 best_run 取得的說明，其中包含原始和工程特徵兩者的說明。
注意
可解譯性 (模型說明) 無法供自動 ML 預測實驗所建議的 TCNForecaster 模型使用。
從最佳執行下載工程特徵重要度
您可以使用 ExplanationClient，從 best_run 的成品存放區下載工程特徵說明。
from azureml.interpret import ExplanationClient
client = ExplanationClient.from_run(best_run)
engineered_explanations = client.download_model_explanation(raw=False)
print(engineered_explanations.get_feature_importance_dict())
從最佳執行下載原始特徵重要度
您可以使用 ExplanationClient，從 best_run 的成品存放區下載原始特徵說明。
from azureml.interpret import ExplanationClient
client = ExplanationClient.from_run(best_run)
raw_explanations = client.download_model_explanation(raw=True)
print(raw_explanations.get_feature_importance_dict())
在定型期間針對任何模型執行可解譯性
計算模型說明並將其視覺化時，您不會受限於 AutoML 模型的現有模型說明。 您也可以使用不同的測試資料來取得模型的說明。 本節中的步驟說明如何根據您的測試資料，計算並視覺化工程特徵重要度。
從定型中擷取任何其他 AutoML 模型
automl_run, fitted_model = local_run.get_output(metric='accuracy')
設定模型說明
使用 automl_setup_model_explanations 來取得工程和原始說明。 fitted_model 可以產生下列項目：
- 來自定型或測試樣本的特徵資料
- 工程特徵名稱清單
- 分類案例中已標記資料行中的 Findable 類別
automl_explainer_setup_obj 包含上述清單中的所有結構。
from azureml.train.automl.runtime.automl_explain_utilities import automl_setup_model_explanations
automl_explainer_setup_obj = automl_setup_model_explanations(fitted_model, X=X_train,
X_test=X_test, y=y_train,
task='classification')
初始化特徵重要度的模仿解譯器
若要產生自動化 ML 模型的說明，請使用 MimicWrapper 類別。 您可以使用下列參數來初始化 MimicWrapper：
- 解譯器設定物件
- 您的工作區
- 用來說明
fitted_model自動化 ML 模型的代理模型
MimicWrapper 也會採用將上傳工程說明的 automl_run 物件。
from azureml.interpret import MimicWrapper
# Initialize the Mimic Explainer
explainer = MimicWrapper(ws, automl_explainer_setup_obj.automl_estimator,
explainable_model=automl_explainer_setup_obj.surrogate_model,
init_dataset=automl_explainer_setup_obj.X_transform, run=automl_run,
features=automl_explainer_setup_obj.engineered_feature_names,
feature_maps=[automl_explainer_setup_obj.feature_map],
classes=automl_explainer_setup_obj.classes,
explainer_kwargs=automl_explainer_setup_obj.surrogate_model_params)
使用模仿解譯器進行計算，並將工程特徵重要度視覺化
您可以在 MimicWrapper 中使用已轉換的測試範例來呼叫 explain() 方法，為產生的工程特徵取得特徵重要度。 您也可以登入 Azure Machine Learning 工作室，透過自動化的 ML 特徵化工具，檢視所產生工程特徵的特徵重要度的說明儀表板視覺效果。
engineered_explanations = explainer.explain(['local', 'global'], eval_dataset=automl_explainer_setup_obj.X_test_transform)
print(engineered_explanations.get_feature_importance_dict())
針對使用自動化 ML 定型的模型，您可以在本機使用 get_output() 方法和計算說明來取得最佳模型。 您可以使用 raiwidgets 套件中的 ExplanationDashboard 將說明結果視覺化。
best_run, fitted_model = remote_run.get_output()
from azureml.train.automl.runtime.automl_explain_utilities import AutoMLExplainerSetupClass, automl_setup_model_explanations
automl_explainer_setup_obj = automl_setup_model_explanations(fitted_model, X=X_train,
X_test=X_test, y=y_train,
task='regression')
from interpret.ext.glassbox import LGBMExplainableModel
from azureml.interpret.mimic_wrapper import MimicWrapper
explainer = MimicWrapper(ws, automl_explainer_setup_obj.automl_estimator, LGBMExplainableModel,
init_dataset=automl_explainer_setup_obj.X_transform, run=best_run,
features=automl_explainer_setup_obj.engineered_feature_names,
feature_maps=[automl_explainer_setup_obj.feature_map],
classes=automl_explainer_setup_obj.classes)
pip install interpret-community[visualization]
engineered_explanations = explainer.explain(['local', 'global'], eval_dataset=automl_explainer_setup_obj.X_test_transform)
print(engineered_explanations.get_feature_importance_dict()),
from raiwidgets import ExplanationDashboard
ExplanationDashboard(engineered_explanations, automl_explainer_setup_obj.automl_estimator, datasetX=automl_explainer_setup_obj.X_test_transform)
raw_explanations = explainer.explain(['local', 'global'], get_raw=True,
raw_feature_names=automl_explainer_setup_obj.raw_feature_names,
eval_dataset=automl_explainer_setup_obj.X_test_transform)
print(raw_explanations.get_feature_importance_dict()),
from raiwidgets import ExplanationDashboard
ExplanationDashboard(raw_explanations, automl_explainer_setup_obj.automl_pipeline, datasetX=automl_explainer_setup_obj.X_test_raw)
使用模仿解譯器進行計算，並將原始特徵重要度視覺化
您可以在 MimicWrapper 中使用已轉換的測試範例來呼叫 explain() 方法，為原始特徵取得特徵重要度。 在機器學習工作室中，您可以檢視原始特徵的特徵重要度的儀表板視覺效果。
raw_explanations = explainer.explain(['local', 'global'], get_raw=True,
raw_feature_names=automl_explainer_setup_obj.raw_feature_names,
eval_dataset=automl_explainer_setup_obj.X_test_transform,
raw_eval_dataset=automl_explainer_setup_obj.X_test_raw)
print(raw_explanations.get_feature_importance_dict())
在推斷期間執行可解譯性
在本節中，您會了解如何使用解譯器，讓自動化的 ML 模型能夠運作，而此解譯器已用來計算上一節中的說明。
註冊模型和評分解譯器
使用 TreeScoringExplainer 建立評分解譯器，其會在推斷時計算工程特徵重要度值。 您可以使用先前計算的 feature_map 來初始化評分解譯器。
儲存評分解譯器，然後使用模型管理服務註冊模型和評分解譯器。 執行下列程式碼：
from azureml.interpret.scoring.scoring_explainer import TreeScoringExplainer, save
# Initialize the ScoringExplainer
scoring_explainer = TreeScoringExplainer(explainer.explainer, feature_maps=[automl_explainer_setup_obj.feature_map])
# Pickle scoring explainer locally
save(scoring_explainer, exist_ok=True)
# Register trained automl model present in the 'outputs' folder in the artifacts
original_model = automl_run.register_model(model_name='automl_model',
model_path='outputs/model.pkl')
# Register scoring explainer
automl_run.upload_file('scoring_explainer.pkl', 'scoring_explainer.pkl')
scoring_explainer_model = automl_run.register_model(model_name='scoring_explainer', model_path='scoring_explainer.pkl')
建立用於設定服務的 Conda 相依性
接下來，在已部署模型的容器中建立必要的環境相依性。 請注意，版本 >= 1.0.45 的 azureml-defaults 必須列示為 pip 相依性，因為其包含將模型裝載為 Web 服務所需的功能。
from azureml.core.conda_dependencies import CondaDependencies
azureml_pip_packages = [
'azureml-interpret', 'azureml-train-automl', 'azureml-defaults'
]
myenv = CondaDependencies.create(conda_packages=['scikit-learn', 'pandas', 'numpy', 'py-xgboost<=0.80'],
pip_packages=azureml_pip_packages,
pin_sdk_version=True)
with open("myenv.yml","w") as f:
f.write(myenv.serialize_to_string())
with open("myenv.yml","r") as f:
print(f.read())
建立評分指令碼
撰寫一個指令碼，載入您的模型，並根據新的資料批次產生預測和說明。
%%writefile score.py
import joblib
import pandas as pd
from azureml.core.model import Model
from azureml.train.automl.runtime.automl_explain_utilities import automl_setup_model_explanations
def init():
global automl_model
global scoring_explainer
# Retrieve the path to the model file using the model name
# Assume original model is named automl_model
automl_model_path = Model.get_model_path('automl_model')
scoring_explainer_path = Model.get_model_path('scoring_explainer')
automl_model = joblib.load(automl_model_path)
scoring_explainer = joblib.load(scoring_explainer_path)
def run(raw_data):
data = pd.read_json(raw_data, orient='records')
# Make prediction
predictions = automl_model.predict(data)
# Setup for inferencing explanations
automl_explainer_setup_obj = automl_setup_model_explanations(automl_model,
X_test=data, task='classification')
# Retrieve model explanations for engineered explanations
engineered_local_importance_values = scoring_explainer.explain(automl_explainer_setup_obj.X_test_transform)
# Retrieve model explanations for raw explanations
raw_local_importance_values = scoring_explainer.explain(automl_explainer_setup_obj.X_test_transform, get_raw=True)
# You can return any data type as long as it is JSON-serializable
return {'predictions': predictions.tolist(),
'engineered_local_importance_values': engineered_local_importance_values,
'raw_local_importance_values': raw_local_importance_values}
部署服務
使用先前步驟中的 Conda 檔案和評分檔案來部署服務。
from azureml.core.webservice import Webservice
from azureml.core.webservice import AciWebservice
from azureml.core.model import Model, InferenceConfig
from azureml.core.environment import Environment
aciconfig = AciWebservice.deploy_configuration(cpu_cores=1,
memory_gb=1,
tags={"data": "Bank Marketing",
"method" : "local_explanation"},
description='Get local explanations for Bank marketing test data')
myenv = Environment.from_conda_specification(name="myenv", file_path="myenv.yml")
inference_config = InferenceConfig(entry_script="score_local_explain.py", environment=myenv)
# Use configs and models generated above
service = Model.deploy(ws,
'model-scoring',
[scoring_explainer_model, original_model],
inference_config,
aciconfig)
service.wait_for_deployment(show_output=True)
使用測試資料進行推斷
使用某些測試資料進行推斷，可查看 AutoML 模型中的預測值，目前只在 Azure Machine Learning SDK 中支援此操作。 檢視對預測值做出貢獻的特徵重要度。
if service.state == 'Healthy':
# Serialize the first row of the test data into json
X_test_json = X_test[:1].to_json(orient='records')
print(X_test_json)
# Call the service to get the predictions and the engineered explanations
output = service.run(X_test_json)
# Print the predicted value
print(output['predictions'])
# Print the engineered feature importances for the predicted value
print(output['engineered_local_importance_values'])
# Print the raw feature importances for the predicted value
print('raw_local_importance_values:\n{}\n'.format(output['raw_local_importance_values']))
視覺化以在定型時探索資料中的模式以及說明
在 Azure Machine Learning 工作室中，您可以視覺化工作區中的特徵重要度圖表。 在 AutoML 執行完成之後，請選取 [檢視模型詳細資料] 來檢視特定執行。 選取 [說明] 索引標籤，在說明儀表板中查看視覺效果。
如需說明儀表板視覺效果和特定繪圖的詳細資訊，請參閱可解譯性的操作說明文件。
下一步
如需如何在非自動化 ML 的區域中啟用模型說明和特徵重要度的詳細資訊，請參閱更多模型可解譯性技術。