Explicabilidade de Modelos em Machine Learning

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Com o crescimento do uso de algoritmos de machine learning (ML), também surgiu o desafio de entender como esses modelos tomam decisões. Modelos simples, como regressões lineares, são transparentes e facilmente interpretáveis: sabemos exatamente como cada variável influencia o resultado. No entanto, modelos mais complexos, como redes neurais profundas e algoritmos de boosting (por exemplo, XGBoost, LightGBM), são frequentemente descritos como caixas-pretas devido à dificuldade de interpretar seu funcionamento interno e os resultados gerados.

Assim, a explicabilidade em ML é o campo que busca abrir essas caixas-pretas, permitindo que humanos compreendam o comportamento do modelo. Ela é fundamental em contextos onde:

• Decisões precisam ser justificadas: Como em aplicações de crédito, saúde, ou agricultura, onde uma previsão incorreta pode ter consequências graves.

• Confiabilidade é essencial: Modelos explicáveis aumentam a confiança dos usuários e facilitam sua adoção.

• Insights adicionais são desejados: Além de prever resultados, entender a lógica do modelo pode revelar relações importantes entre variáveis e auxiliar na tomada de decisão.

  
  

A explicabilidade de modelos é uma área que tem ganhado destaque no contexto da Ciência de Dados, não sendo diferente para aplicações agrícolas e ambientais. Entender "por que" um modelo tomou determinada decisão ou fez determinada previsão é essencial, especialmente em áreas como a agricultura, onde o manejo da cultura ou do solo impactam diretamente a produtividade e a sustentabilidade da produção!

O Surgimento da Técnica SHAP

Entre as diferentes técnicas existentes para explicabilidade de dados e modelos, a técnica SHAP (SHapley Additive exPlanations) é uma das mais populares. Surgiu para responder à necessidade de interpretar modelos complexos de maneira consistente e confiável. Inspirado na teoria dos jogos de Shapley (1953), o SHAP calcula a contribuição marginal de cada variável em uma previsão, oferecendo uma explicação baseada em valores justos. Desenvolvida por Scott Lundberg e Su-In Lee em 2017, o SHAP consolidou-se como uma ferramenta poderosa para avaliar a importância e o impacto de variáveis em modelos de ML, com aplicações em diversas áreas, incluindo a agricultura.

Aplicação da técnica SHAP em Predição da Produtividade e Dados de Solo

Como exemplo, quando falamos em dados de solo, estamos lidando com variáveis que frequentemente interagem entre si, como textura, pH, matéria orgânica, fósforo, potássio e etc. Isso pode dificultar a interpretação direta de modelos. Aqui é onde o SHAP se destaca: ele permite decompor a previsão de um modelo (como a produtividade da lavoura) em contribuições atribuídas a cada variável, ajudando agrônomos e cientistas a entenderem como cada atributo influencia o resultado.

Por exemplo, ao usar o SHAP em um modelo que prevê a produtividade da cultura de cana-de-açúcar para diferentes talhões, podemos descobrir que (vide figura acima):

• Teores mais baixos (bolinhas azuis) de pH (feature value) impactam negativamente a produtividade (eixo x à esquerda).

• Teores mais altos (bolinhas vermelhas) de matéria orgânica (feature value) impactam positivamente a produtividade (eixo x à direita).

• Valores mais baixos (bolinhas azuis) de Elevação (feature value) impactam positivamente a produtividade (eixo x à direita).

Assim, imagine que você pode isolar parâmetros da planta (variedade, data de plantio, idade), do solo (teores de nutrientes) e até do clima (precipitação, temperatura e etc) para identificar quais fatores estão impactando positiva ou negativamente a produtividade da sua lavoura, seja em determinada fazenda, bloco ou talhão!

Diante deste contexto, a técnica SHAP trás alguns benefícios no Contexto Agronômico:

1. Compreensão Profunda: O SHAP permite identificar o impacto individual de atributos do solo/planta/clima em modelos preditivos, ajudando na validação das relações físico-químicas conhecidas.

2. Tomada de Decisão Informada: Informações derivadas do SHAP podem guiar recomendações específicas, como ajustes de variedade, dose de fertilização ou manejo da matéria orgânica.

3. Confiabilidade em Modelos: Ao explicar as previsões, o SHAP melhora a confiança dos tomadores de decisão nos modelos de machine learning.

   
   

Conclusão

Integrar técnicas de explicabilidade, como o SHAP, na análise de dados em contextos agronômicos é uma prática essencial para conectar modelos preditivos às práticas de manejo de campo. Com isso, damos um passo importante rumo à agricultura de precisão realmente informada, onde cada decisão é baseada não apenas em resultados, mas em explicações claras e confiáveis.

Se você está explorando modelos preditivos para dados agronômicos e deseja torná-los mais compreensíveis, o SHAP pode ser a chave para transformar dados complexos em informações acionáveis!