============================= TreeInterpreter =============================== 用于解释 scikit-learn 决策树和 r… 的包
============================= TreeInterpreter =============================== 用于解释 scikit-learn 决策树和 r… 的包
=============================== TreeInterpreter =============================== 用于解释 scikit-learn 的决策树和随机森林预测。 它允许将每个预测分解为偏差和特征贡献组件,如 http://blog.datadive.net/interpreting-random-forests/. 所述。 对具有 n 个特征的数据集,每个数据集上的预测都可分解为 prediction = bias + feature_1_contribution + ... + feature_n_contribution。 它适用于 scikit-learn 的以下类型: * DecisionTreeRegressor * DecisionTreeClassifier * ExtraTreeRegressor * ExtraTreeClassifier * RandomForestRegressor * RandomForestClassifier * ExtraTreesRegressor * ExtraTreesClassifier
最简单的安装方式是使用 pip：
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