เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การตีความ regressor ในระดับท้องถิ่น

โจทย์นี้มีโมเดล KNN regressor ที่พยากรณ์ค่าใช้จ่ายประกันสุขภาพจาก feature ต่าง ๆ ได้แก่ อายุ เพศ BMI จำนวนบุตร และสถานะการสูบบุหรี่ ให้ประเมินว่าแต่ละ feature ส่งผลต่อการพยากรณ์สำหรับตัวอย่างข้อมูลที่กำหนดอย่างไร

model แบบ KNN และแพ็กเกจที่จำเป็นถูกโหลดไว้ให้แล้ว

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Explainable AI ด้วย Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • สร้าง LIME explainer สำหรับ KNN regressor model
  • สร้าง explanation สำหรับการพยากรณ์ของโมเดลบน sample_data_point ที่กำหนด
  • แสดงอิทธิพลของแต่ละ feature ต่อผลการพยากรณ์

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

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()
แก้ไขและรันโค้ด