CORTEX：一种考虑成本的因素的规则与树结构提取方法

《Knowledge-Based Systems》：CORTEX: Cost-Sensitive Rule and Tree Extraction Method

可解释人工智能（XAI）中，树基与规则基模型因能提供树或规则解释而受重视。本文提出基于多类成本敏感决策树（CSDT）的CORTEX方法，通过构建n维类依赖成本矩阵解决多类不平衡问题，生成规则解释并评估其完整性、准确性、可靠性等指标。实验表明CORTEX在多类数据集上规则数量更少、平均长度更短，且预测性能与黑盒模型相当。

　　在人工智能技术迅速发展的背景下，可解释性人工智能（XAI）逐渐成为研究的重点领域。XAI的核心目标是提升机器学习模型的透明度和可理解性，使其决策过程能够被人类有效地解释和信任。特别是在涉及高风险决策的应用场景中，如医疗诊断、金融风险评估和自动驾驶系统，模型的可解释性不仅关乎技术的可靠性，也直接影响用户的接受度和实际应用的安全性。因此，研究者们不断探索新的方法，以在保持模型预测性能的同时，提供清晰、简洁且具有实际意义的解释。

传统的机器学习模型，如决策树和规则模型，因其结构清晰、易于理解和解释，长期以来在XAI领域占据重要地位。这些模型能够直接输出规则或树状结构，使得用户能够直观地理解模型的决策逻辑。然而，随着深度学习技术的兴起，神经网络模型因其强大的表达能力和高精度而被广泛采用。但这类模型通常被视为“黑箱”，其内部决策机制复杂，难以被人类直接解读。因此，XAI技术在这些应用中显得尤为重要，它能够通过后处理的方式，对已经训练好的模型进行解释，从而增强其可信任度。

近年来，XAI方法被分为多种类型，依据其生成解释的方式、输入数据的类型以及解释的范围等。其中，后处理（post-hoc）方法因其不改变原始模型的结构和训练过程，而被广泛应用于解释黑箱模型。这些方法通常依赖于外部解释器，通过分析模型的输入输出行为，提取出具有代表性的规则或决策路径。例如，归因方法（attribution methods）试图评估输入特征在模型决策中的相对重要性，而扰动方法（perturbation methods）则通过修改输入来观察模型预测的变化，从而揭示其决策逻辑。

在这一背景下，本文提出了一种新的XAI方法——成本敏感规则与树提取（Cost-Sensitive Rule and Tree Extraction, CORTEX）。该方法基于成本敏感决策树（Cost-Sensitive Decision Tree, CSDT）的思路，并通过引入n维成本矩阵，扩展了其在多类别分类任务中的适用性。CSDT是一种能够处理类别不平衡问题的监督学习方法，它通过调整样本权重，使模型在训练过程中对不同类别的样本给予不同的重视程度。然而，传统的CSDT方法主要应用于二分类问题，难以直接扩展到多类别场景。为此，CORTEX引入了n维成本矩阵的概念，使得在多类别分类任务中，模型能够更准确地反映实际应用中的成本分布，从而提升其解释性和实用性。

与传统的XAI方法相比，CORTEX不仅保留了规则提取和树状结构的优势，还通过成本敏感机制，增强了模型在不同类别上的表现。实验结果表明，CORTEX在多个公开数据集上表现优异，能够生成比其他方法更简洁、更易于理解的规则集。此外，其在保持较高预测精度的同时，也具备良好的可解释性，使得用户能够更直观地理解模型的决策逻辑。这些特性使得CORTEX成为一种具有广泛应用前景的XAI工具，尤其适用于需要生成清晰、可读性强的规则解释的场景。

为了评估CORTEX的性能，本文设计了一系列实验，涵盖了不同结构的神经网络模型，包括单隐藏层的前馈神经网络（Feed-Forward Neural Networks with a Single Hidden Layer, NN-1）和双隐藏层的前馈神经网络（Feed-Forward Neural Networks with Two Fully Connected Hidden Layers, NN-2）。实验数据来源于UCI机器学习仓库中的八个公开数据集，这些数据集涵盖了多种类别，为评估不同模型在不同场景下的表现提供了丰富的基础。在实验过程中，CORTEX作为后处理XAI方法，通过构建一个替代树模型，并自动提取出一组规则，用于解释原始模型的决策过程。随后，通过多种量化评估指标，对生成的规则集进行了全面分析，包括完整性、保真度、准确性、可靠性以及可读性等。

完整性用于衡量规则集是否能够覆盖所有样本，确保没有样本被遗漏。保真度则反映了规则解释与模型预测行为之间的匹配程度，即规则是否能够准确地反映模型的决策逻辑。准确性衡量规则提取器生成的规则在未知情况下的泛化能力，确保规则不仅适用于训练数据，也能在实际应用中保持稳定和可靠。可靠性则关注输入的小幅度变化是否会对模型预测产生显著影响，这在实际应用中尤为重要，因为任何微小的偏差都可能导致错误的决策。可读性则评估规则集的清晰度和简洁性，包括规则的数量和平均规则长度，这些指标能够帮助用户更好地理解和应用模型的决策逻辑。

实验结果显示，CORTEX在多个数据集上的表现优于其他规则提取方法，同时在保持较高预测精度的情况下，能够生成更简洁、更易于理解的规则集。这表明，CORTEX不仅在解释性方面具有优势，也在实际应用中具备良好的性能。此外，实验还发现，CORTEX在处理类别不平衡问题时，能够更有效地调整样本权重，使得模型在不同类别上的表现更加均衡。这种能力使得CORTEX在需要处理复杂数据分布的场景中具有更高的适应性。

从更广泛的角度来看，CORTEX的提出不仅丰富了XAI方法的种类，也为未来的研究提供了新的方向。例如，如何将CORTEX方法扩展到其他类型的模型，如支持向量机（SVM）和随机森林（Random Forest），以及如何在不同应用场景中优化其性能，都是值得进一步研究的问题。此外，如何在实际应用中平衡模型的解释性和预测精度，也是XAI领域的一个重要挑战。CORTEX通过引入成本敏感机制，为解决这一问题提供了一种新的思路，即在保持模型预测性能的同时，通过调整样本权重，使得模型的决策逻辑更加清晰和可解释。

总的来说，CORTEX作为一种新的XAI方法，不仅在理论上具有创新性，也在实践中表现出良好的效果。其通过构建替代树模型并提取规则，使得用户能够更直观地理解模型的决策过程。同时，通过引入n维成本矩阵，CORTEX能够更有效地处理类别不平衡问题，提升模型在不同类别上的表现。这些特性使得CORTEX成为一种具有广泛应用前景的XAI工具，尤其适用于需要生成清晰、可读性强的规则解释的场景。在未来的研究中，可以进一步探索CORTEX在不同模型和应用场景中的适应性，以及如何优化其性能，使其在更多领域中发挥作用。