問題タブ [lime]

だから私は、Rのロジットモデルからの予測を理解するためにLIMEを使用しようとしています。「必要」ではないことはわかっていますが、出発点として簡単に理解できるモデルでLIMEが何をするかを説明しようとしていますプレゼンテーション。

しかし、これを機能させるのに問題があります。私はそれがmodel.predictの側面によるものだと確信していますが、私のいくつかの解決策はうまくいきませんでした.

基本的には、私がやりたいことは次のとおりです。

今、私はエラーが発生します

しかし、「ライム」コード内で「type = "response"」を移動しても修正されません。

そして、私がrandomForestを使用していて、それが機能したときに何が起こっていると思っていたのか、これを修正するかもしれないと思った関数「predict_model.glm」を作成しようとしました:

しかし、これはエラーを追加するだけのようでした。

これは、「lime」の側面が探しているものを正確に見逃しているためだと確信しています (したがって、「predict_model.glm」関数でこれを修正できなかった) が、どこにも説明が見つからないようです。

どんな助けでも素晴らしいでしょう、ありがとう!

勾配ブースト モデルの結果を説明するために LIME を使用しようとしています。

これは私が持っているデータです：

そして、私が使用しているコード:

そして、私が得ているエラー:

LIMEを使用して、Keras で畳み込みニューラル ネットワークの出力を説明しようとしています。

私のニューラル ネットワークは、すべてのクラスが独立しているマルチクラス テキスト分類器です。したがって、テキストにはクラス 1 と 2、または 1 のみなどを含めることができます。テキストにクラスがない場合の 5 番目の「クラス」(なし)。

ただし、Keras と Lime を使用してバイナリ分類のケースを説明することはできましたが、独立したクラスを使用したマルチクラスのケースを取得することはできません。最初のヘルプはここで見つかりました:

ただし、私のコードは機能しません。Lime から次のような内部エラーが発生します。

エラーメッセージ：

私が間違っていることを誰かが知っていますか？入力フォーマットに関係していると確信しています。