eli5:一个用于调试检查机器学习分类器并解释其预测的库-源码

ELI5 ELI5是一个Python软件包，可帮助调试机器学习分类器并解释其预测。 它为以下机器学习框架和软件包提供支持： 。 当前，ELI5允许解释scikit学习线性分类器和回归变量的权重和预测，将决策树打印为文本或SVG，显示特征重要性，并解释决策树和基于树的集合的预测。 ELI5从scikit-learn了解文本处理实用程序，并且可以相应地突出显示文本数据。 支持管道和FeatureUnion。 它还允许通过撤消哈希来调试包含HashingVectorizer的scikit-learn管道。 通过Grad-CAM可视化解释图像分类器的预测。 显示功能的重要性并解释XGBClassifier，XGBRegressor和xgboost.Booster的预测。 显示功能的重要性并解释LGBMClassifier，LGBMRegressor和lightgbm.Booster的