tgoop.com/jdata_blog/409
Last Update:
🦑 Привет, друзья!
Меня не было тут почти месяц, хотя я не прекращала работать. Или пытаться это делать. В последнее время думаю о выборе магистратуры, учу математику и пытаюсь допинать статью. Думаю ещё, чем точечно в интерпретируемости хочу заниматься и куда хочу идти.
Думать сложно, но я пытаюсь.
Вернуться хотелось как-то красиво, поэтому я с новым туториалом: LIME for Time Series Data.
LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations) — популярный модет в решении задачи интерпретации. Он основан на простой идее — приблизить прогнозы сложного оценщика (например, нейронной сети) простым — обычно линейной/логистической регрессией.
Применить LIME можно из коробки при помощи одноименной библиотеки [lime]. Однако, при применении LIME к, в частности, к временным рядам возникают особенности,
поэтому в чистом виде lime для TimeSeries не всегда легко применить.
И в этом туториале мы сделаем приближенение метода самостоятельно! И получим красивые, очень красивые, графики.
Как всегда, вместе с Хабропостом, код на гитхаб.
Скучала, и надеюсь вернуться из творческого кризиса,
Ваш Дата-автор! ❤️
BY Data Blog
Share with your friend now:
tgoop.com/jdata_blog/409