微软新ML框架 interpret-尝试

原创
2019/05/17 10:36
阅读数 363

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    微软的 interpret (ML) 尝试

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## 只是准备数据

import sklearn.model_selection    #新版本 sklearn 可用

#import sklearn.cross_validation  #旧版本 sklearn 可用

 

import sklearn.datasets

import sklearn.metrics

import autosklearn.classification

 

testdata = sklearn.datasets.load_breast_cancer()

X = testdata.data

y = testdata.target

#X_train, X_test, y_train, y_test = sklearn.cross_validation.train_test_split(X, y, test_size=.3, random_state=1)     # 对应旧版本 sklearn

X_train, X_test, y_train, y_test = sklearn.model_selection.train_test_split(X, y, test_size=.3, random_state=1)     # 对应新版本 sklearn

 

## 转入interpret处理

from interpret.glassbox import ExplainableBoostingClassifier

ebm = ExplainableBoostingClassifier()

ebm.fit(X_train, y_train)

ebm_global = ebm.explain_global()

 

## 保存本地文件(带图的html,打包了所需的js,所以挺大的)

import plotly.plotly

plotly.offline.plot(ebm_global.visualize())

 

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## 如果要结合Jupyter,在线使用 (需最新的 interpret)

from interpret import show

from interpret import set_show_addr, get_show_addr

set_show_addr(('127.0.0.1', 7001))

show(ebm_global)  # Will run on 127.0.0.1 at port 7001

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