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。...f1_score(y_testset, y_pred, average="binary", pos_label = 4) print ("{} => F1-Score is {}" .format(text...import lime import lime.lime_tabular # LIME准备 predict_fn_rf = lambda x: KNN.predict_proba(x).astype(...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
然后键入: ln -s /usr/lib/Sublime\ Text\ 2/sublime_text /usr/bin/sublime 3.侧边条LaunchBar设置 由于并非安装,缺少Ubuntu桌面运行的一些基本配置...2 GenericName=Text Editor Exec=sublime Terminal=false Icon=/usr/lib/Sublime Text 2/Icon/48x48/sublime_text.png...GenericName=Text Editor Comment=Sophisticated text editor for code, markup and prose Exec=/opt/sublime_text.../sublime_text %F Icon=sublime-text Terminal=false MimeType=text/plain; Categories=TextEditor;Development.../sublime_text -n OnlyShowIn=Unity; [Desktop Action Document] Name=New File Exec=/opt/sublime_text/sublime_text
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。
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...newsgroups_train = fetch_20newsgroups(subset='train', categories=categories) # Create a simple text...explainer for text data explainer = lime.lime_text.LimeTextExplainer(class_names=newsgroups_train.target_names...) # Choose a text instance to explain text_instance = newsgroups_train.data[0] # Create a predict...instance explanation = explainer.explain_instance(text_instance, predict_fn) # Print the explanation
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。
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。
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。
所以就想试着用Sublime-Text来编译程序,哦,当然如果习惯的话,用 terminal 也可以。...其实Sublime-Text里有编译功能,ctrl+B 即可,但编译后只是生成了 .class 文件,并没有执行,也就看不到结果。针对这一情况,需要一些配置文件的修改。...在 Sublime-Text 的文件夹下有一个 Packages 文件夹,里面有很多针对各种语言的工具包。对付 JAVA 就需要打开 Java.sublime-package 。...修改后保存,重启 Sublime-Text ,让其重新加载修改后的工具包。打开文件, ctrl + B 即可看到输出。
原标题链接: http://oj.leetcode.com/problems/text-justification/ 这道题属于纯粹的字符串操作。要把一串单词安排成多行限定长度的字符串。
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。
1.安装python 3和sublime text 在sublime text 3中, 打开tools--build system--new build system 2....设置左边工具栏显示打开的文件, view--side bar--show open files5.sublime text 3、sublime text4破解--避免频繁弹出purchase窗口访问网站...: https://hexed.it/点击顶部栏的打开文件 ,选定安装目录下的sublime_text.exe然后在右侧搜索框输入 807805000f94c1, 点击 查找下一个,勾选启用替换,替换为输入框输入...c64005014885c9替换完成后,点顶部栏的另存为 按钮,保存到本地,替换原来的sublime_text.exe
css-texttags: 笔记categories: 笔记author: 喵雨date: 2022-06-19 09:51:17coverImg:---colordiv { color: red;}text-aligntext-align...用于设置元素内文本内容的水平对齐方式div { text-align: center; center 居中对齐 left 左对齐 right 右对齐}text-decoration...uderline 下划线,链接a自带下划线overline 上划线 line-through删除线 div { text-decoration...: underline line-through overline;}a { /*取消下划线*/ text-decoration: none;}文本缩进text-indent 属性用来指定文本第一行的缩进...,通常是将段落的首行缩进p { text-indent: 20px;}/*汉字缩进用下面这么写*/p { text-indent: 2em;}/*em是一个相对单位,就是当前元素1个文字的大小
Text 3.0,Sublime Text从一个不知名的编辑器演变到现在几乎是各平台首选的GUI编辑器。...Text,原因有下面几点: 跨平台:Vim和Sublime Text均为跨平台编辑器(在Linux、OS X和Windows下均可使用)。...其它平台(Other Platforms):本文只介绍了Windows平台上Sublime Text的使用,不过Linux和OS X上Sublime Text的使用方式和Windows差别不大,只是在快捷键上有所差异...,请参考Windows/Linux快捷键和OS X快捷键。...Instant Sublime Text Starter:另外一本关于Sublime Text的书,我没有读过。
注意:first 没有使用 tag('b')属性,last 使用了 tag('b')属性 在 Text 中创建按钮 使用 window_create 在 Text 内创建一 widget 代码: import...def printtext(): print('button in text') bt = tk.Button(t, text='button', command=printtext) # 在... Text 内创建一个按钮 t.window_create('2.0', window=bt) t.pack() root.mainloop() 结果: ?...注意:使用 window_create,而不是使用 insert('2.0',bt);pack()也不用调用;点击这个按钮,打印出'button in text',证明这个按钮是可以正常工作的 在 Text...中创建一个图像 使用 window_create 在 Text 内创建一 widget 代码; import tkinter as tk root = tk.Tk() t = tk.Text(root
对于keras全部封装在text中 分词器 Tokenizer keras.preprocessing.text.Tokenizer(num_words=None,...序列化 text_to_word_sequence keras.preprocessing.text.text_to_word_sequence(text, filters='!"...(text, n, filters='!"...@[\\]^_`{|}~\t\n', lower=True, split=' ') tf_text 但是我并不是写这么东西tensorflow-text,主要是想记录下tensorflow-text,...tf import tensorflow_text as text 统一编码 Unicode 是计算机科学领域里的一项业界标准,包括字符集、编码方案等。
创建第一个 Text 代码: import tkinter as tk root = tk.Tk() t = tk.Text(root) t.pack() root.mainloop() 效果: ?...root 中含有一 Text 控件,可以在这个控件内输入文本,可以使用 Ctrl+C/V 向 Text 内添加剪切板上的内容(文本),不接受 Ctrl+Z 执行操作 向 Text 中添加文本 代码: import... tkinter as tk root = tk.Tk() t = tk.Text(root) # 向第一行,第一列添加文本0123456789 t.insert(1.0, '0123456789')...insert 的第一个参数为索引;第二个为添加的内容 使用 \n来换行 代码: import tkinter as tk root = tk.Tk() t = tk.Text(root) # 向第一行...SEL_LAST:选中文本域的最后一个字符,如果没有选中区域则会引发 异常 代码: import tkinter as tk root = tk.Tk() t = tk.Text(root) # 向Text
使用 tag 来指定文本的属性 创建一个指定背景颜色的 TAG 代码: import tkinter as tk root = tk.Tk() t = tk.Text(root) # 创建一个 TAG,...结果是文本颜色改变为红色了 同时使用两个文本指定同一个属性 没有特别设置的话,最后创建的那个会覆盖掉其它所有的设置 代码: import tkinter as tk root = tk.Tk() t = tk.Text...先向 Text 中添加了10行文本,创建一 tag,将第2行第6个至第二行行尾使用此 tag 使用自定义 mark 对文本块添加 tag 代码: import tkinter as tk root = ...tk.Tk() t = tk.Text(root) # 创建一个 TAG,其前景色为蓝色 t.tag_config('b', foreground='blue') # 使用 tag_lower 来降低...先向 Text 中添加了10行文本,创建两个 mark('ab'和'cd'),将使用这两个 tag 指定文本的文本块使用此 tag 使用 indexes 获得 Text 中的内容 分别使用内置的 indexes
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