LIME is a popular local explainable AI (XAI) method. It can be used to understand the individual predictions made by a black-box model. We will be applying the method using Python. We will see that although LIME is a local method, we can still aggregate lime weights to get global interpretations of a machine learning model. We do this using feature trends, absolute mean weights and a beeswarm plot.
🚀 Free Course 🚀
Signup here: https://mailchi.mp/40909011987b/signup
XAI course: https://adataodyssey.com/courses/xai-...
SHAP course: https://adataodyssey.com/courses/shap...
🚀 Companion article with link to code (no-paywall link): 🚀
https://medium.com/data-science/squee...
🚀 Useful playlists 🚀
XAI: • Explainable AI (XAI)
SHAP: • SHAP
Algorithm fairness: • Algorithm Fairness
🚀 Get in touch 🚀
Medium: / conorosullyds
Threads: https://www.threads.net/@conorosullyds
Twitter: / conorosullyds
Website: https://adataodyssey.com/
🚀 Chapters 🚀
00:00 Introduction
00:43 Applying LIME with Python
01:57 Local interpretations
04:33 Global interpretations
На этой странице сайта вы можете посмотреть видео онлайн Applying LIME with Python | Local & Global Interpretations длительностью часов минут секунд в хорошем качестве, которое загрузил пользователь A Data Odyssey 17 Июнь 2024, поделитесь ссылкой с друзьями и знакомыми, на youtube это видео уже посмотрели 4,596 раз и оно понравилось 67 зрителям. Приятного просмотра!