用于模型可解释性/可解释性的Jupyter笔记本工具箱
expybox的Python项目详细描述
实验箱
ExpyBox是一个用于模型可解释性/可解释性的Jupyter笔记本工具箱。 它允许你创建交互式的Jupyter笔记本来解释你的模型。在
使用
这个软件包是要在Jupyter笔记本内部使用的，其他用法几乎没有意义。 首先需要导入并实例化ExpyBox类：
fromexpyboximportExpyBoxexpybox=ExpyBox(train_data,predict_function,kernel_globals=globals())
现在您可以使用支持的解释性方法，比如 {a3支持的方法列表}（请参阅^列表）：
^{pr2}$创建一个窗体：
在这个表单中，您可以设置解释过的实例（如果所选方法有必要）
和方法参数。单击Run Interact后，将执行该方法
其输出将显示在表单下方。在
然后您可以更改参数或解释过的实例并按Run Interact
这将再次使用新参数重新运行该方法。在
您可以在examples文件夹中找到一个Jupyter笔记本示例。在
安装
因为alibi包ExpyBox需要64位Python3.7或更高版本。 它也建议创建单独的虚拟环境-你可以使用Python venv。在
否则安装过程与其他软件包相同，只需使用pip：
pip install expybox
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