我们已经介绍过很多解析机器学习模型的方法,例如如pdp、LIME和SHAP,但是这些方法都是用在表格数据的,他们能不能用在神经网络模型呢?今天我们来LIME解释CNN。...一般情况下我们都是用突出显示图像中模型预测的重要区域的方法观察可解释性,这就要求了解如何调整LIME方法来合并图像,我们先简单了解一下LIME是怎么工作的。...LIME在处理表格数据时为训练数据集生成摘要统计: 使用汇总统计生成一个新的人造数据集 从原始数据集中随机提取样本 根据与随机样本的接近程度为生成人造数据集中的样本分配权重 用这些加权样本训练一个白盒模型...让我们使用LIME进行二进制分类来解释CNN的代码。例如我们有以下的两类数据。...from lime import lime_image from skimage.segmentation import mark_boundaries #preparing above dataset
今天,我将关注LIME。 ❝根据Ribeiro等人[2]的LIME论文,LIME的目标是“在可解释表示上识别一个局部忠实于分类器的可解释模型”。换句话说,LIME能够解释某一特定点的分类结果。...让我们看看LIME在实际中的作用:现在,我将重点介绍LIME在解释威斯康辛州乳腺癌数据训练的机器学习模型中的使用。...import lime import lime.lime_tabular # LIME准备 predict_fn_rf = lambda x: KNN.predict_proba(x).astype(...float) # 创建一个LIME解释器 X = X_test.values explainer = lime.lime_tabular.LimeTabularExplainer(X,feature_names...尽管如此,在弥补黑盒模型的有用性和难处理性之间的差距方面,LIME仍然是非常有用的。如果你想开始使用LIME,一个很好的起点就是LIME的Github页面。
本文将介绍一种作为复杂模型事后解释器的算法——LIME,并以乳腺癌诊断为例,对XGboost模型结果进行解释。...因此,在使用复杂模型时,需要给出相关手段,增加模型的透明度和可解释性,LIME就是其中的方法之一。...2、解决问题 结合论文中的例子来说明LIME可以解决的两类问题: 是否可以信任复杂模型对某个样本的预测结果 复杂模型预测病人得了流感,LIME给出得到这个结果的主要特征,其中鼻塞、头痛对结果的预测起到促进作用...二 案例展示 网上很多LIME的介绍都说LIME主要应用于图像或文本识别,但因为LIME的model-agnostic特征,它也可用于表格数据。 下面就以乳腺癌诊断为例,进行代码演示。...from lime.lime_tabular import LimeTabularExplainer feature_names = list(x_train.columns) #建立解释器 explainer
在不同模型中使用LIME 在开始使用LIME之前,需要安装它。...可以使用pip安装LIME: pip install lime 1、分类模型 要将LIME与分类模型一起使用,需要创建一个解释器对象,然后为特定实例生成解释。...下面是一个使用LIME库和分类模型的简单示例: # Classification- Lime import lime import lime.lime_tabular from sklearn...下面是一个使用LIME库和文本模型的例子: # Text Model - Lime import lime import lime.lime_text from sklearn.feature_extraction.text...LIME的限制和替代方案 虽然LIME是解释机器学习模型的强大工具,但它也有一些局限性: 局部解释:LIME关注局部解释,这可能无法捕捉模型的整体行为。
在这个过程中,我们将介绍: 如何将LIME应用到扑克游戏中; LIME如何工作; LIME 的优点和缺点是什么。 将LIME应用到扑克游戏中 目标 我们的目标是建立一个可以预测扑克牌的模型。...在本文末尾会有完整的代码 LIME 使用LIME来确定为什么我们的模型会做出这样的预测。哪些牌以及为什么主导了这次预测结果?这就是可以利用LIME的地方。...看看LIME解释: LIME构建了一个可视化的图。在垂直轴上是特征值:显示手中的牌的数字和花色。在横轴上是各种特征值对分类的贡献。...为了理解LIME在后台做了什么,让我们来看看LIME是如何工作的: 上图解释了LIME的概念,在使用LIME时需要考虑以下因素。...优点: LIME可以在广泛的数据集上很好地工作 LIME比数学上更完整的方法(如SHAP值)要快得多 解释特定结果的LIME方法不会改变,即使底层黑盒模型改变了 缺点: LIME模型不能保证揭示所有的潜在决策
在这个过程中,我们将介绍: 如何将LIME应用到扑克游戏中; LIME如何工作; LIME 的优点和缺点是什么。 将LIME应用到扑克游戏中 目标 我们的目标是建立一个可以预测扑克牌的模型。...LIME 使用LIME来确定为什么我们的模型会做出这样的预测。哪些牌以及为什么主导了这次预测结果?这就是可以利用LIME的地方。 LIME通过在原始模型之上训练一个可解释模型来工作。...为了理解LIME在后台做了什么,让我们来看看LIME是如何工作的: 上图解释了LIME的概念,在使用LIME时需要考虑以下因素。...优点: LIME可以在广泛的数据集上很好地工作; LIME比数学上更完整的方法(如SHAP值)要快得多; 解释特定结果的LIME方法不会改变,即使底层黑盒模型改变了。...缺点: LIME模型不能保证揭示所有的潜在决策; LIME模型只能局部应用,而不能全局应用。
lime包目前暂时还无法实现图像分类器的解释,我们正在开发中。 ?...参考阅读:深度神经网络的灰色区域:可解释性问题 Lime:我们是如何进行解释 Lime是Local Interpretable Model-Agnostic Explanations的缩写。...Lime能够解释任何模型,而不需要进行模型适配,所以是与模型无关的(model-agnostic)。 现在我们来俯瞰一下lime的工作原理。若想了解更多细节,请查阅我们论文的预印版 。...Lime用可以被理解的表征方式(比如用单词)来解释这些分类器,即使它不是分类器真正在使用的方式。另外,lime考虑了人类的局限性:解释内容不会过长。...代码和论文的链接 如果你对深入理解lime的工作原理和曾经做过的验证性实验感兴趣,请查看论文的预打印版。 如果你想对文本分类器使用lime,请下载我们的python工具包。
这些工具包括SHAP、Eli5、LIME等。今天,我们将讨论LIME。 在本文中,我将解释LIME以及在R中它如何使解释模型变得容易。 什么是LIME?...LIME如何工作? 进一步展开LIME的工作原理发现,其背后的主要假设是,每个模型在局部尺度上都像一个简单的线性模型,即在单个行级别的数据上。...在R中使用LIME 第一步:安装LIME和其他所有这个项目所需要的包。如果你已经安装了它们,你可以跳过这步,从第二步开始。...第八步:有了模型后,我们将用LIME来创造一个“explainer”实体。这个实体也与我们将使用来查看解释的其他LIME函数有关。...然而,这并不是说LIME没有缺点。我们使用的LIME-Cran包并不是我们在本文中介绍的原始Python实现的直接复刻,因此,它不像Python那样支持图像数据。
本文介绍一种解释机器学习模型输出的方法LIME。 LIME ?...LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanations)支持的模型包括: 结构化模型的解释; 文本分类器的解释; 图像分类器的解释; LIME被用作解释机器学习模型的解释...,通过LIME我们可以知道为什么模型会这样进行预测。...import lime from lime import lime_tabular explainer = lime_tabular.LimeTabularExplainer( training_data...LIME可以认为是SHARP的升级版,它通过预测结果解释机器学习模型很简单。它为我们提供了一个很好的方式来向非技术人员解释地下发生了什么。您不必担心数据可视化,因为LIME库会为您处理数据可视化。
LIME:我可以解释任何一个分类模型的预测结果 ? image-20210630115214018 论文标题:“Why Should I Trust You?”...方法设计: Local Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME) 总体的思想:原始模型复杂的决策边界,在任意一个样本点的局部范围内,可以视为是线性的...我再画一个图来示意LIME的训练过程: ? LIME流程图 重点注意: 这里g和f使用的训练数据是不同的,但我们希望他们的输出结果是逼近的。...没我的清楚):https://www.oreilly.com/content/introduction-to-local-interpretable-model-agnostic-explanations-lime.../ github,已经封装了成熟的Python包,可直接调用:https://github.com/marcotcr/lime 等我后面有需要的时候具体调用一下,看看体验如何。
Grapefruit Lime Coconut... Grapefruit Lime Coconut
输出如下: black*raven at 0 with 'black*raven lime*parrot white*seagull' black raven lime*parrot at 11 with...'black*raven lime*parrot white*seagull' lime parrot white*seagull at 23 with 'black*raven lime*parrot...*parrot white*seagull' black raven lime*parrot at 11 with 'black*raven lime*parrot white*seagull' lime.../api-scripts/button-click.js`); module.clickEvent(); }) 事例二: ?...总结 JS 是一种动态语言,这对 web 开发非常有益。自 2015 年 ES6 出现以来,JS 语言经历了一次充满活力的演变。
lemon'] vegetables = ['Tomato', 'Potato', 'Cabbage','Onion', 'Carrot'] web_techs = ['HTML', 'CSS', 'JS...4 蔬菜: ['Tomato', 'Potato', 'Cabbage', 'Onion', 'Carrot'] 蔬菜数量: 5 Web technologies: ['HTML', 'CSS', 'JS...' print(fruits) # ['avocado', 'apple', 'mango', 'lime'] 检查list项 判断某项是否存在list集合中使用 in 操作符。...') # 新的list中在apple后插入新的职lime print(fruits) # ['banana', 'orange', 'apple', 'lime', 'mango', 'lemon...front_end = ['HTML', 'CSS', 'JS', 'React', 'Redux'] back_end = ['Node','Express', 'MongoDB'] 在完成26题后
控制台输出: black*raven at 0 with 'black*raven lime*parrot white*seagull' black raven lime*parrot at 11 with...'black*raven lime*parrot white*seagull' lime parrot white*seagull at 23 with 'black*raven lime*parrot...'black*raven lime*parrot white*seagull' lime parrot white*seagull at 23 with 'black*raven lime*parrot.../api-scripts/button-click.js') module.clickEvent() }) Array.flat() 扁平化多维数组: let multi = [1,2,3,[4,5,6.../index.js 代替: $ node index.js 在类Unix操作系统下。
; charset=utf-8"> jquery_shuxing.html This is the third lime. This is the fourth lime.
需求:前端状态自定义颜色 解决方案: 在对应的js文件里,添加: custom: {1 :’success’, 2:’gray’} 可添加的颜色: “primary”, “success”, “danger...”, “warning”, “info”, “gray”, “red”, “yellow”, “aqua”, “blue”, “navy”, “teal”, “olive”, “lime...”, “fuchsia”, “purple”, “maroon” js里面使用示例 {field: ‘status’, title: __(‘Status’),custom: {“success
*seagull 这里创建了 match.groups.color 和 match.groups.bird : const string = 'black*raven lime*parrot white...输出如下: black*raven at 0 with 'black*raven lime*parrot white*seagull'blackravenlime*parrot at 11 with '...black*raven lime*parrot white*seagull'limeparrotwhite*seagull at 23 with 'black*raven lime*parrot white...const string = 'black*raven lime*parrot white*seagull';const regex = /(?.*?)\*(?.../api-scripts/button-click.js`); module.clickEvent();}) Array.flat() 扁平化多维数组: let multi = [1,2,3,[4,5,6
// App.js const App = () => { const stylesObj = { backgroundColor: 'lime', color: 'white',...const App = () => { const stylesObj = { backgroundColor: 'lime', color: 'white', }; return...font-lg">hello world ); }; export default App; 当在React中导入全局css文件时,最佳实践是将css文件导入到index.js...index.js文件是React应用的入口,所以它总是会被运行。另一方面,如果将css文件导入到组件中,一旦组件被卸载,那么css样式可能会被移除。
目录 模型解释与可解释人工智能简介 常用模型解释方法 LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanations)实现 SHAP(SHapley Additive...2.2 局部解释方法 局部解释方法专注于解释单个预测,例如LIME和SHAP。 2.3 可视化方法 可视化方法通过图形化展示模型的决策过程,使其更容易理解。 3....LIME实现 LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanations)是一种局部解释方法,通过对模型进行局部扰动,生成易解释的线性模型来近似原始模型的预测...3.1 安装LIME 首先,安装LIME库: pip install lime 3.2 导入必要的库 import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models...import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense from lime import lime_tabular 3.3 数据准备 使用
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