Interpretar classificadores localmente
Agora você tem um modelo de classificador KNN que prevê a presença de doença cardíaca com base em características como idade, sexo, tipo de dor no peito e pressão arterial. 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
Instruções do exercício
- Crie um LIME
explainerpara o classificador KNNmodel. - Gere um
explanationpara a previsão do modelo nosample_data_pointfornecido. - 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()