interpret Pakiet

Zawiera funkcje pracy z interpretacją modelu w usłudze Azure Machine Learning.

Możesz użyć możliwości interpretowania modelu, aby wyjaśnić, dlaczego model wykonuje przewidywania i pomaga w budowaniu zaufania do modelu. Dzięki temu pakietowi można uzyskać znaczenie funkcji i klasy dla modeli blackbox i whitebox, zarówno na nieprzetworzonych, jak i zaprojektowanych funkcjach. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz artykuł Interpretowanie modelu w usłudze Azure Machine Learning.

Ten pakiet korzysta z technik interpretowania opracowanych w zestawie Sdk społeczności interpretowania, pakietu open source Python do trenowania modeli interpretacji i pomaga wyjaśnić systemy blackbox z dodatkowymi technikami interpretacji i funkcjami narzędziowymi do obsługi rzeczywistych zestawów danych i przepływów pracy. Zestaw SDK społeczności interpretuje obsługiwane objaśnienia zestawu SDK usługi Azure Machine Learning, takie jak objaśnienia SHAP, imitator, tabelaryczny objaśnienie i inne.

Klasa kluczy w tym pakiecie to MimicWrapper klasa, która udostępnia otokę w celu zmniejszenia liczby wywołań funkcji potrzebnych do pracy z pakietem modelu interpretacji.

Pakiety

common	Zawiera wspólną infrastrukturę, hierarchię klas i narzędzia do objaśnień modeli w usłudze Azure Machine Learning.
model	Definiuje koncepcję modelu na potrzeby interpretacji.
scoring	Moduł dla lekkich wyjaśnień, które mają być uruchamiane w czasie oceniania.

Moduły

mimic_wrapper

Definiuje funkcje opakowywania uczenia maszynowego w jeden interfejs API.

Klasy

ExplanationClient	Definiuje klienta, który przekazuje i pobiera wyjaśnienia. Utwórz klienta używanego do interakcji z wyjaśnieniami i historią uruchamiania.
MimicWrapper	Objaśnienie otoki, które zmniejsza liczbę wywołań funkcji niezbędnych do użycia pakietu modelu wyjaśnień. Zainicjuj element MimicWrapper. "<<akceptuje 2d ndarray :p aram explainable_model: Niezainicjowany model zastępczy używany do wyjaśnienia modelu czarnej skrzynki. Znany również jako model ucznia.