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Lokale Interpretation von Klassifikatoren

Jetzt liegt dir ein KNN-Klassifikatormodell vor, das anhand von Merkmalen wie Alter, Geschlecht, Art der Brustschmerzen und Blutdruck das Vorliegen einer Herzerkrankung vorhersagt. Deine Aufgabe ist es zu beurteilen, wie jedes Merkmal die Vorhersage für eine bestimmte Stichprobe beeinflusst.

Das KNN-Modell (model) und die nötigen Pakete wurden bereits geladen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Erklärbare KI in Python

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Anleitung zur Übung

  • Erstelle einen explainer mit LIME für das KNN-Klassifikatormodell.
  • Erstelle eine Erklärung (explanation) für die Vorhersage des Modells für die bereitgestellten Beispieldaten (sample_data_point).
  • Zeige den Einfluss der einzelnen Merkmale auf die Vorhersage in einem Diagramm an.

Interaktive Übung zum Anfassen

Probieren Sie diese Übung aus, indem Sie diesen Beispielcode ausführen.

from lime.lime_tabular import LimeTabularExplainer

sample_data_point = X.iloc[2, :]

# Create the explainer
explainer = ____

# Generate the explanation
exp = ____

# Display the explanation
exp.____
plt.show()
Bearbeiten und Ausführen von Code