lime使用记录
主要是对预测结果进行可解释
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import classification_report
from lime import lime_tabular
# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 特征名称
feature_names = iris.feature_names
class_names = iris.target_names
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# 训练随机森林分类器
rf_clf = RandomForestClassifier(n_estimators=500)
rf_clf.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测
y_pred = rf_clf.predict(X_test)
# 打印分类报告
print(classification_report(y_test, y_pred, target_names=class_names))
# 初始化LIME解释器
explainer = lime_tabular.LimeTabularExplainer(
training_data=np.array(X_train),
feature_names=feature_names,
class_names=class_names,
mode='classification'
)
# 打印解释结果
print("预测类别: {}".format(class_names[y_pred[i]]))
i = 10 # 可以选择任意一个测试样本的索引
# 选择一个测试样本进行解释
for idx, class_name in enumerate(class_names):
exp = explainer.explain_instance(X_test[i], rf_clf.predict_proba, num_samples=500,num_features=400,top_labels=None,labels=[idx])
#画图
exp.show_in_notebook(show_table=True)
# 获取解释图
exp.as_pyplot_figure(label=idx)
# 打印解释
print(exp.as_list(label=idx))
下面是对 LimeTabularExplainer 初始化参数的详细解释：
explainer = lime_tabular.LimeTabularExplainer(
training_data=np.array(X_train),
feature_names=feature_names,
class_names=class_names,
mode='classification',
discretize_continuous=True,
discretizer='quartile',
categorical_features=(),
categorical_names={},
kernel_width=None,
kernel=None,
verbose=False,
random_state=None
)
以下是每个参数的详细说明：
-
training_data: 训练数据集，类型为NumPy数组。这是LIME解释器用来学习如何解释模型的本地代理的数据集。 -
feature_names: 一个列表，包含了数据集中所有特征的名称。这用于在解释时标识特征。 -
class_names: 一个列表，包含了所有类别的名称。这用于在分类任务中标识类别。 -
mode: 解释器的工作模式。可以是'classification'或'regression'，分别对应分类和回归任务。 -
discretize_continuous: 布尔值，表示是否将连续特征离散化。在许多情况下，为了更好地解释模型，连续特征会被转换为分类特征。 -
discretizer: 当discretize_continuous为True时，此参数指定用于离散化连续特征的策略。默认是'quartile'，表示使用四分位数来离散化。 -
categorical_features: 一个元组或列表，包含数据集中所有分类特征的索引。这告诉解释器哪些特征是分类的。 -
categorical_names: 一个字典，其中键是分类特征的索引，值是分类特征的可能值的列表。这用于在解释时标识分类特征的值。 -
kernel_width: 解释器使用的核函数的宽度。较大的值意味着解释将考虑更多的数据点，而较小的值则意味着只考虑更接近查询点的数据点。 -
kernel: 指定用于权重分配的核函数。默认情况下，LIME使用高斯核。 -
verbose: 布尔值，表示是否打印出中间过程的详细信息。 -
random_state: 控制随机过程的种子，用于重现性。
以下是 explain_instance 方法的详细解释，包括其参数和返回值：
exp = explainer.explain_instance(
data_row,
predict_fn,
num_features=10,
top_labels=None,
num_samples=5000,
distance_metric='euclidean',
model_regressor=None,
categorical_feature_mask=None,
feature_selection='auto',
random_state=None
)
以下是每个参数的详细说明：
-
data_row: 需要解释的数据实例。它应该是一个与训练数据具有相同特征和格式的NumPy数组或列表。 -
predict_fn: 一个函数，它接收与训练数据格式相同的NumPy数组，并返回预测概率或预测值。对于分类问题，返回的通常是每个类别的概率；对于回归问题，返回的是预测值。 -
num_features: 需要解释的特征数量。这个方法将生成一个解释，其中包含对预测影响最大的num_features个特征。 -
top_labels: 对于分类问题，这是要解释的顶部标签的数量。默认情况下，只解释预测概率最高的标签。如果你设置为None，则解释所有标签。 -
num_samples: 解释单个实例时使用的样本数量。LIME通过在data_row周围采样并观察模型预测的变化来生成解释。较大的num_samples会提供更准确的解释，但计算成本更高。 -
distance_metric: 用于测量采样点与data_row之间距离的距离度量。默认是欧几里得距离（‘euclidean’），但也可以选择其他度量，如曼哈顿距离（‘manhattan’）。 -
model_regressor: 用于拟合采样数据的回归模型。默认情况下，LIME会根据数据类型自动选择一个模型。如果你有特定的回归模型，可以在这里指定。 -
categorical_feature_mask: 一个布尔数组，指示哪些特征是分类的。如果提供了，它将覆盖explainer初始化时提供的categorical_features。 -
feature_selection: 特征选择的策略。可以是'auto'、'forward_selection'、'lasso_path'或'none'。默认是'auto'，它根据数据类型和大小自动选择最佳策略。 -
random_state: 控制随机过程的种子，用于重现性。
返回值 exp 是一个 Explanation 对象，它包含了以下方法来获取和可视化解释：
as_list(): 返回一个包含特征及其影响的列表。as_map(): 返回一个字典，其中键是特征名称，值是它们对预测的影响。show_in_notebook(): 在Jupyter笔记本中可视化解释。save_to_file(file_name, format='html'): 将解释保存到文件中，支持的格式包括HTML和PNG。
原文地址：https://blog.csdn.net/u011788214/article/details/142596810
免责声明：本站文章内容转载自网络资源，如本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系本站删除。更多内容请关注自学内容网（zxcms.com）！