对分类器进行本地解释
现在，您已经有一个 KNN 分类器模型，它会根据年龄、性别、胸痛类型、血压等特征来预测是否患有心脏病。您的任务是评估在给定样本上，每个特征如何影响该预测结果。
KNN model 和所需的包已为您预加载。
本练习是课程的一部分
Python 可解释性 AI
练习说明
- 为 KNN 分类器
model创建一个 LIMEexplainer。 - 为给定的
sample_data_point上模型的预测生成一个explanation。 - 显示各个特征对该预测的影响。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
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()