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分類器をローカルに解釈する

いま、年齢・性別・胸痛の種類・血圧などの特徴量から心疾患の有無を予測する KNN 分類器モデルがあります。あなたのタスクは、与えられたサンプルに対して、各特徴量が予測にどのように影響しているかを評価することです。

KNN の model と必要なパッケージは、あらかじめ読み込まれています。

この演習はコースの一部です

Pythonで学ぶExplainable AI

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演習の手順

  • KNN 分類器 model に対する LIME の explainer を作成します。
  • 提供された sample_data_point に対するモデル予測の explanation を生成します。
  • 予測に対する各特徴量の影響を表示します。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

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()
コードを編集して実行