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Interpretar regressores localmente

Você tem acesso a um modelo de regressor KNN que prevê custos de seguro saúde com base em características como idade, sexo, BMI, número de filhos e status de fumante. Sua tarefa é avaliar como cada recurso afeta a previsão de uma determinada amostra.

O KNN model e os pacotes necessários estão pré-carregados para você.

Este exercício faz parte do curso

IA explicável em Python

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Instruções do exercício

  • Crie um LIME explainer para o model regressor KNN .
  • Gere um explanation para a previsão do modelo no sample_data_point fornecido.
  • Exiba a influência de cada recurso na previsão.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

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()
Editar e executar o código