Interpretability analysis for thermal sensation machine learning models: An exploration based on the SHAP approach

可解释性 热感觉 人工智能 机器学习 热的 计算机科学 透明度(行为) 感觉 热舒适性 认知心理学 心理学 物理 计算机安全 热力学 气象学
作者
Yuren Yang,Ye Yuan,Zhen Han,Gang Liu
出处
期刊:Indoor Air [Wiley]
卷期号:32 (2) 被引量:58
标识
DOI:10.1111/ina.12984
摘要

Machine learning models have been widely used for studying thermal sensations. However, the black-box properties of machine learning models lead to the lack of model transparency, and existing explanations for the thermal sensation models are generally flawed in terms of the perspectives of interpretable methods. In this study, we perform an interpretability analysis using the "SHapley Additive exPlanation" (SHAP) from game theory for thermal sensation machine learning models. The effects of different features on thermal sensations and typical decision routes in the models are investigated from both local and global perspectives, and the properties of correlation between features and thermal sensations and decision routes within machine learning models are summarized. The differences in the effects of features across samples reflect the effects of features on thermal sensations not only can be demonstrated by significant magnitudes but also by differentiation. The effects of features on thermal sensations often appear in the form of combinations of two to four features, which determine the final thermal sensation in most cases. Therefore, the neutral environment may actually be a dynamic high-dimensional space consisting of certain combinations of features in certain ranges with changing shapes.
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