用解释诱导的预测器评估解释方法
原文标题：Evaluating Explanation Methods by the Predictors They Induce
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论文提出一种更简单的解释质量检验：若解释真实反映模型如何使用特征，就应能据此重建模型预测。作者将 PDP、ALE、SHAP、LIME 等解释转化为加性预测器，在未见数据上衡量其复现模型的程度，无需拟合。理论证明特征独立时求和部分依赖曲线是最优加性摘要，特征相关时失效；13 个真实数据集与 9 个合成设计显示最优方法完全取决于特征相关性。
- 问题
- 解释方法质量指标难以横向比较，缺少统一可靠的评判标准。
- 方法
- 把 PDP、ALE、SHAP、LIME 等解释转成加性预测器，在未见数据上检验其复现模型预测的程度，全程不拟合参数。
- 结果
- 13 个真实数据集与 9 个合成设计上，最优方法完全取决于特征相关性；特征独立时 PDP 略优于 SHAP，相关真实数据上 SHAP 领先。
- 影响
- 给工程师一个可直接落地的解释评估基准，选 SHAP 还是 PDP 应看特征相关性，而非默认用 SHAP。
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