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LIME के साथ faithfulness का मूल्यांकन

आपको income डेटासेट के एक सैंपल X_instance के लिए LIME द्वारा जनरेट की गई explanation दी गई है। चूँकि gender सबसे महत्वपूर्ण predictor है, आपको इसका मान बदलना है और उस instance के लिए मॉडल के व्यवहार से explanation कितनी मेल खाती है, यह जाँचने के लिए faithfulness की गणना करनी है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Explainable AI

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • X_instance में gender का मान 0 कर दें.
  • new_prediction प्रायिकता जनरेट करें.
  • LIME की explanation की faithfulness का अनुमान लगाएँ.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

original_prediction = model.predict_proba(X_instance)[0, 1]
print(f"Original prediction: {original_prediction}")

# Change the gender value to 0 
____

# Generate the new prediction
new_prediction = ____
print(f"Prediction after perturbing 'gender': {new_prediction}")

# Estimate faithfulness
faithfulness_score = ____
print(f"Local Faithfulness Score: {faithfulness_score}")
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