在这一部分中，我们将深入探讨排列重要性（Permutation Importance）在实际中的应用，以评估LSTM模型中的特征重要性。我们将逐步分解这一过程，重点介绍每一步背后的思考过程以及特征排列对模型性能的影响。本指南面向初学者，友好易懂，旨在帮助你理解每一步背后的“为什么”。

什么是排列重要性？

简而言之，排列重要性衡量的是每个特征对模型准确性的贡献程度。我们通过随机打乱（或排列）某个特征的值，并观察模型准确性下降的程度来实现这一点。准确性下降得越多，说明该特征对模型的重要性越高。

代码背后的思考过程

让我们用一个友好的解释来探索这种方法的工作原理。

1. 训练LSTM模型：

首先，我们在序列数据上训练一个LSTM模型。LSTM在捕捉序列中的依赖关系方面表现出色，例如金融交易中的欺诈检测。

2. 评估基线准确性：

训练完成后，我们计算模型在没有任何特征变化的数据集上的基线准确性。这作为参考点。

3. 遍历特征：

对于输入数据中的每个特征：

• 排列特征：随机打乱该特征在所有数据点中的值。
• 这有什么作用？打乱破坏了特征与目标变量之间的关系，有效地“移除”了该特征的贡献。
• 重新计算准确性：在排列后的数据集上评估模型的准确性。
• 计算重要性：从基线准确性中减去新的（较低的）准确性。较大的下降表明该特征对模型的预测至关重要。

4. 按重要性对特征进行排序：

遍历所有特征后，根据计算出的重要性对它们进行排序。

5. 可视化结果：

最后，绘制特征重要性值，以了解哪些特征对模型的准确性贡献最大。

代码逐步解析

以下是代码中关键步骤的分解：

导入库并加载数据

我们首先导入必要的库并准备数据集。对分类变量进行编码，对数值变量进行缩放，并按交易时间对数据进行排序。

import pandas as pd
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, MinMaxScaler
from sklearn.metrics import accuracy_score
import matplotlib.pyplot as plt
from tqdm import tqdm

# Load and preprocess the dataset
df = pd.read_csv('/content/synthetic_financial_data.csv')
df['transaction_time'] = pd.to_datetime(df['transaction_time'])
df = df.sort_values(by='transaction_time')
# Load Data
df = pd.read_csv('/content/synthetic_financial_data.csv')
df['transaction_time'] = pd.to_datetime(df['transaction_time'])
df = df.drop(['transaction_id'], axis=1)
# Categorical Variables
categorical_var = ['customer_id', 'merchant_id', 'card_type', 'location',
                   'purchase_category', 'transaction_description']
# Encode Categorical Variables
label_encoder = LabelEncoder()
for col in categorical_var:
    df[col] = label_encoder.fit_transform(df[col])
# Scale Numerical Features
scaler = MinMaxScaler()
cols_to_scale = ['customer_id', 'merchant_id', 'amount', 'card_type', 'location',
                 'purchase_category', 'customer_age', 'transaction_description']
df[cols_to_scale] = scaler.fit_transform(df[cols_to_scale])
# Sort Data by Transaction Time
df = df.sort_values(by='transaction_time')
# Features and Target
X = df.drop(['transaction_time', 'is_fraudulent'], axis=1).values
y = df['is_fraudulent'].values

为LSTM准备数据

我们创建数据序列，每个序列包含10笔交易，模型预测序列中最后一笔交易是否为欺诈交易。

# Reshape Data into Sequences
sequence_length = 10
X_sequences, y_sequences = [], []
for i in range(len(X) - sequence_length + 1):
    X_sequences.append(X[i:i + sequence_length])
    y_sequences.append(y[i + sequence_length - 1])
X_sequences = np.array(X_sequences)
y_sequences = np.array(y_sequences)
# Convert to Torch Tensors
X_tensor = torch.tensor(X_sequences, dtype=torch.float32)
y_tensor = torch.tensor(y_sequences, dtype=torch.long)
# Prepare Dataset and Dataloader
dataset = TensorDataset(X_tensor, y_tensor)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=64, shuffle=True)

定义和训练LSTM模型

LSTM模型由一个LSTM层和一个用于分类的全连接层组成。我们使用交叉熵损失和Adam优化器对其进行训练。

# LSTM Model Definition
class LSTMModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_classes):
        super(LSTMModel, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, num_classes)
    def forward(self, x):
        h_0 = torch.zeros(1, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device)
        c_0 = torch.zeros(1, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device)
        out, _ = self.lstm(x, (h_0, c_0))
        out = self.fc(out[:, -1, :])  # Output of the last time step
        return out

基线准确性计算

训练完成后，我们计算模型在数据集上的基线准确性。

# Model Training Function
def train_model(model, dataloader, criterion, optimizer, num_epochs):
    model.train()
    for epoch in range(num_epochs):
        epoch_loss = 0
        for X_batch, y_batch in dataloader:
            optimizer.zero_grad()
            outputs = model(X_batch)
            loss = criterion(outputs, y_batch)
            loss.backward()
            optimizer.step()
            epoch_loss += loss.item()
        print(f"Epoch {epoch+1}/{num_epochs}, Loss: {epoch_loss / len(dataloader):.4f}")
    return model
# Initialize and Train the Model
input_size = X_tensor.shape[2]
hidden_size = 50
num_classes = len(np.unique(y))
model = LSTMModel(input_size, hidden_size, num_classes)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
num_epochs = 20
model = train_model(model, dataloader, criterion, optimizer, num_epochs)
# Evaluate Baseline Metric
model.eval()
with torch.no_grad():
    outputs = model(X_tensor)
    preds = torch.argmax(outputs, axis=1).numpy()
    baseline_accuracy = accuracy_score(y_tensor.numpy(), preds)

排列重要性计算

这是整个过程的核心：

# Permutation Importance Function
def permutation_importance(model, X, y, metric_func, baseline_metric):
    feature_importance = []
    X_np = X.numpy()
    for i in range(X.shape[2]):  # Iterate over features
        X_permuted = X_np.copy()
        np.random.shuffle(X_permuted[:, :, i])  # Permute feature i
        X_permuted_tensor = torch.tensor(X_permuted, dtype=torch.float32)
        outputs = model(X_permuted_tensor)
        preds = torch.argmax(outputs, axis=1).numpy()
        permuted_metric = metric_func(y, preds)
        importance = baseline_metric - permuted_metric
        feature_importance.append(importance)
    return feature_importance
# Compute Permutation Importance
feature_importance = permutation_importance(model, X_tensor, y_tensor.numpy(), accuracy_score, baseline_accuracy)
# Map Importance to Feature Names
feature_names = df.drop(['transaction_time', 'is_fraudulent'], axis=1).columns
importance_dict = dict(zip(feature_names, feature_importance))

关键步骤：

• 遍历特征：对数据集中的每个特征进行循环。
• 排列特征：使用np.random.shuffle打乱特征的值。这会破坏特征与目标变量之间的关系。
• 重新计算准确性：在排列后的数据集上运行模型，并计算新的准确性。
• 测量下降幅度：用基线准确性减去新的准确性。下降幅度越大，说明该特征越重要。

可视化特征重要性

最后，将计算出的重要性值映射到特征名称，并进行绘图。

# Plot feature importance
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.barh(list(importance_dict.keys()), importance_dict.values())
plt.xlabel("Importance")
plt.ylabel("Feature")
plt.title("Feature Importance via Permutation")
plt.show()

这种方法为什么有效？

排列重要性方法简单但有效，因为：

• 它直接衡量了每个特征对模型性能的影响。
• 通过一次打乱一个特征，它隔离了该特征的影响，从而清晰地展现了其重要性。

结论

排列重要性是一种强大的、与模型无关的技术，用于理解特征的贡献。通过打乱每个特征并观察准确性的下降，你可以确定哪些特征在驱动模型的预测。