Microsoft Python解释扩展SDK
interpret-communit的Python项目详细描述
Microsoft解释Python社区SDK
这个包已经用python2.7和3.6
进行了测试Interpret社区建立在Interpret之上，这是一个来自microsoftsearch的用于训练可解释模型的开源python包，并通过添加来自社区的附加扩展来解释ML模型来帮助解释blackbox系统。在
Interpret Community是一个实验性的存储库，它承载了大量社区开发的机器学习可解释性技术。此存储库使参与机器学习系统开发的任何人都可以轻松地提高机器学习模型的透明度。数据科学家、机器学习工程师和研究人员可以通过构建在对等存储库中的一组扩展钩子轻松地添加他们自己的可解释性技术，解释并扩展该存储库以包括他们定制的可解释性技术。在
套餐的亮点包括：
- tablerxplainer可以用来给出局部和全局特征的重要性
- 根据模型自动为用户选择最佳解释器
- 局部特征重要性对于每个求值行
- 全局特征重要性在模型级别总结了最重要的特征
- API支持密集（numpy或pandas）和稀疏（scipy）数据集
- 对于更高级的用户，可以使用单独的解释器
- KernelExplainer、PFIExplainer和MimicExplainer是用于BlackBox模型的
- 模拟表达式比内核表达式更快，但精确度更低
- TreeExplainer用于基于树的模型
- 深层解释是针对DNN tensorflow或Pythorch模型
有关文档和示例笔记本，请访问github网站： https://github.com/interpretml/interpret-community
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