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क्लासिफायर्स की स्थानीय व्याख्या

अब आपके पास एक KNN classifier मॉडल है जो उम्र, लिंग, छाती के दर्द का प्रकार, और ब्लड प्रेशर जैसे फीचर्स के आधार पर हृदय रोग की उपस्थिति की भविष्यवाणी करता है. आपका काम दिए गए सैंपल के लिए यह आकलन करना है कि हर फीचर का भविष्यवाणी पर क्या प्रभाव पड़ता है.

KNN model और ज़रूरी पैकेज आपके लिए पहले से लोड हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Explainable AI

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • KNN classifier model के लिए एक LIME explainer बनाइए.
  • दिए गए sample_data_point पर मॉडल की prediction के लिए एक explanation जनरेट कीजिए.
  • भविष्यवाणी पर प्रत्येक फीचर के प्रभाव को दिखाइए.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

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()
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