为您的机器学习模型创建一个可解释的AI仪表板。
项目描述
为您的机器学习模型创建一个可解释的AI仪表板。plsexplain,或者请,解释,是在您训练了一个机器学习模型之后可能想要向您的计算机提出的问题。
入门指南
您可以通过在您喜欢的shell中使用以下命令将此工具作为python包安装在您的计算机上
pip install plsexplain
安装包后,使用以下命令为您的训练模型获取一个可解释的AI仪表板
plsexplain <path-to-model> <path-to-sample-set>
目前,我们支持使用scikit-learn训练的模型,但我们计划也支持tensorflow和pytorch。
样本集,是一个包含您要在仪表板上用于基于样本数据解释的小数据集。我们目前只支持使用CSV文件。
文档
请参阅文档,了解如何使用该工具处理各种类型的模型和样本数据集的更多信息。
贡献
我们欢迎对此项目的贡献。请参阅开发者指南,了解更多关于如何提交此项目的问题和pull请求的信息。
行为准则
请确保在与此项目上的其他贡献者互动时遵循我们的 行为准则。
项目详情
下载文件
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源分布
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构建分布
plsexplain-0.2.0-py3-none-any.whl (8.6 MB 查看哈希值)
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plsexplain-0.2.0.tar.gz 的哈希值
算法 | 哈希摘要 | |
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SHA256 | 9c890e2e5cf6612fa0c4a51c6aa7e01c55d72ecf4fba0fe152c0d6ee5ab5a06c |
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MD5 | f67492cc31cac592683c93792fff1f21 |
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BLAKE2b-256 | 44cd12f9304793b7f6e129a24c8b5fb5d3e265a597905dc21ad30db6f4aef808 |
关闭
plsexplain-0.2.0-py3-none-any.whl 的哈希值
算法 | 哈希摘要 | |
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SHA256 | 0bb5dddc878644a1e5d95365bbab4c7f49d191879789c1dcaa5f19c66421af79 |
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MD5 | 2ff2d038ce07b4591be748afe12297c5 |
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BLAKE2b-256 | 040da999ef0d9f7e90c9f0527184421d520277f21441aee1e8236deabc7c1446 |