Lokalna interpretacja klasyfikatorów
Masz do dyspozycji klasyfikator KNN, który przewiduje obecność choroby serca na podstawie cech takich jak wiek, płeć, rodzaj bólu w klatce piersiowej i ciśnienie krwi. Twoim zadaniem jest ocena, jak każda z cech wpływa na predykcję dla wybranej próbki.
model KNN oraz niezbędne biblioteki są już wczytane.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Wyjaśnialne AI w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Utwórz
explainerLIME dla klasyfikatora KNN (model). - Wygeneruj
explanation– wyjaśnienie predykcji modelu dla dostarczonegosample_data_point. - Wyświetl wpływ każdej cechy na wynik predykcji.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
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()