python interpret庫訓練模型助力機器學習
今天給大家分享一個超強的 python 庫，interpret
https://github.com/interpretml/interpret
interpret 是一個開源的 Python 庫，將最先進的機器學習可解釋性技術整合到了一起。使用此軟件包，你可以訓練可解釋的玻璃盒模型并解釋黑盒系統(tǒng)。它可幫助你了解模型的全局行為，或了解各個預測背后的原因。
此外，interpret 有一個內(nèi)置的可視化平臺，允許用戶輕松比較不同的方法。
特點
interpret 提供了廣泛的功能，使其有別于其他模型解釋庫。
支持多種模型類型：Interpret 提供各種模型類型的解釋技術，包括線性模型、決策樹、集成方法和深度學習模型。
與模型無關和特定于模型的方法：該庫提供了可應用于任何模型的與模型無關的方法，以及針對特定模型類型定制的特定于模型的方法。
可視化工具：Interpret 包含各種可視化工具，可幫助用戶更好地理解解釋技術的結(jié)果。
易于使用：該庫的設計考慮到簡單性，確保用戶可以輕松地將其集成到現(xiàn)有的機器學習工作流程中。
庫的安裝
我們可以直接使用 pip 進行安裝。
pip install interpret
加載數(shù)據(jù)集
這里我們使用的是 sklearn 中自帶的糖尿病數(shù)據(jù)集。
import numpy as np import pandas as pd from sklearn.datasets import load_diabetes from sklearn.model_selection import train_test_split from interpret import show from interpret.perf import RegressionPerf X, y = load_diabetes(return_X_y=True, as_frame=True) seed = 42 np.random.seed(seed) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.20, random_state=seed)
訓練一個模型
讓我們訓練一個 Explainable Boosting Machine 模型，它是一個可解釋的梯度模型。
from interpret.glassbox import ExplainableBoostingRegressor, LinearRegression, RegressionTree ebm = ExplainableBoostingRegressor() ebm.fit(X_train, y_train)
全局解釋
ebm_global = ebm.explain_global() show(ebm_global)
局部解釋
ebm_local = ebm.explain_local(X_test[:5], y_test[:5], name='EBM') show(ebm_local, 0)
以上就是python interpret庫訓練模型助力機器學習的詳細內(nèi)容，更多關于python interpret訓練模型的資料請關注腳本之家其它相關文章！
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