python interpret库训练模型助力机器学习
作者：小寒聊python
这篇文章主要为大家介绍了python interpret库训练模型功能特性,为你的机器学习提供便捷的路径,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步,早日升职加薪
今天给大家分享一个超强的 python 库，interpret
https://github.com/interpretml/interpret
interpret 是一个开源的 Python 库，将最先进的机器学习可解释性技术整合到了一起。使用此软件包，你可以训练可解释的玻璃盒模型并解释黑盒系统。它可帮助你了解模型的全局行为，或了解各个预测背后的原因。
此外，interpret 有一个内置的可视化平台，允许用户轻松比较不同的方法。
特点
interpret 提供了广泛的功能，使其有别于其他模型解释库。
支持多种模型类型：Interpret 提供各种模型类型的解释技术，包括线性模型、决策树、集成方法和深度学习模型。
与模型无关和特定于模型的方法：该库提供了可应用于任何模型的与模型无关的方法，以及针对特定模型类型定制的特定于模型的方法。
可视化工具：Interpret 包含各种可视化工具，可帮助用户更好地理解解释技术的结果。
易于使用：该库的设计考虑到简单性，确保用户可以轻松地将其集成到现有的机器学习工作流程中。
库的安装
我们可以直接使用 pip 进行安装。
pip install interpret
加载数据集
这里我们使用的是 sklearn 中自带的糖尿病数据集。
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)
训练一个模型
让我们训练一个 Explainable Boosting Machine 模型，它是一个可解释的梯度模型。
from interpret.glassbox import ExplainableBoostingRegressor, LinearRegression, RegressionTree ebm = ExplainableBoostingRegressor() ebm.fit(X_train, y_train)
全局解释
ebm_global = ebm.explain_global() show(ebm_global)
局部解释
ebm_local = ebm.explain_local(X_test[:5], y_test[:5], name='EBM') show(ebm_local, 0)
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