Azure ML Interpretability ライブラリ、つまりazureml-interpret とazureml-sdk[explain]を使用して、Azure Machine Learning を使用してモデルを解釈しようとしています。私たちのモデルは sklearn.ensemble の RandomForestRegressor です。
import lightgbm
from interpret.ext.blackbox import PFIExplainer
#from interpret.ext.glassbox import DecisionTreeExplainableModel
from azureml.contrib.interpret.explanation.explanation_client import ExplanationClient
model = train_model(X_train_df,y_train_df)
explainer = PFIExplainer(model, features = feature_names)
global_explanation = explainer.explain_global(X_test_df[0:50],true_labels=y_test_df[0:50])
explain_client = ExplanationClient.from_run(run)
explain_client.upload_model_explanation(global_explanation)
次のエラーが表示されます
Traceback (most recent call last):
File "training/train.py", line 83, in <module>
explain_client.upload_model_explanation(global_explanation)
File "/azureml-envs/azureml_d5d57a45ca9af991b8408524822c201f/lib/python3.6/site-packages/azureml/interpret/_internal/explanation_client.py", line 793, in upload_model_explanation
asset_type=History.ASSET_TYPE
TypeError: create_asset() got an unexpected keyword argument 'asset_type'
TabularExplainer、MimicExplainer（DecisionTreeExplainableModelを使用）を試しましたが、すべて同じエラーになります。