Как построить отчет Lime, когда в наборе данных много функций

Я пытаюсь построить алгоритм классификации отчетов о лайме, используя метод as_pyplot_figure() для объяснения от LimeTabularExplainer. Он работает, но данные, которые я сохраняю локально в формате html, используя save_html() из библиотеки mpld3, слишком сжаты (на самом деле не видны). Любой другой способ справиться с этим сценарием будет полезен.

Мой код в настоящее время выглядит так

 from lime.lime_tabular import LimeTabularExplainer
    model= LGBMClassifier(boosting_type='gbdt', class_weight=None, 
    colsample_bytree=1.0,
    importance_type='split', learning_rate=0.1, max_depth=-1,
    min_child_samples=20, min_child_weight=0.001, min_split_gain=0.0,
    n_estimators=100, n_jobs=-1, num_leaves=31, objective=None,
    random_state=None, reg_alpha=0.0, reg_lambda=0.0, silent=True,
    subsample=1.0, subsample_for_bin=200000, subsample_freq=0)

    predict_function = model.predict

    explainer = LimeTabularExplainer(train_data,mode='classification')
    exp = explainer.explain_instance(
                    data, predict_function)
    fig = exp.as_pyplot_figure()
    
    mpld3.save_html(fig, lime_report.html)

python machine-learning classification lime mpld3
person baba_banga    schedule 17.09.2020    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
1
arrow_downward

exp.as_pyplot_figure() возвращает фигуру pyplot (гистограмму).

Вы должны сохранить эту фигуру pyplot, как показано ниже:

fig = exp.as_pyplot_figure()

fig.savefig('lime_report.jpg')

Чтобы сохранить объяснение LIME в формате HTML, объект объяснения предоставляет метод —

exp.save_to_file('lime_report.html')
person atinjanki    schedule 26.10.2020
comment
Кто-нибудь знает, как загрузить сохраненное объяснение, например. из as_list() обратно в объект LIME exp для визуализации? - person Nassir; 25.05.2021