ELI5是一个Python库，允许使用统一API可视化地调试各种机器学习模型。 它内置了对多个ML框架的支持，并提供了一种解释黑盒模型的方法。它有助于调试机器学习分类器并解释它们的预测。
它为以下机器学习框架和包提供支持：
- scikit-learn。目前，ELI5允许解释scikit-learning线性分类器和回归量的权重和预测，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。支持Pipeline和FeatureUnion。ELI5通过scikit-learn了解文本处理实用程序，并可相应地突出显示文本数据。它还允许通过撤消散列来调试包含HashingVectorizer的scikit-learn管道。
- XGBoost - 显示功能重要性并解释XGBClassifier，XGBRegressor和xgboost.Booster的预测。
- LightGBM - 显示功能重要性并解释LGBMClassifier和LGBMRegressor的预测。
- lightning - 解释闪电分类器和回归量的权重和预测。
- sklearn-crfsuite。 ELI5允许检查sklearn_crfsuite.CRF模型的权重。
ELI5还实现了几种检测黑盒模型的算法（参见检查黑盒估算器）：
- TextExplainer允许使用LIME算法解释任何文本分类器的预测（Ribeiro等，2016）。有一些实用程序可以将LIME与非文本数据和任意黑盒分类器一起使用，但此功能目前是实验性的。
- Permutation Importance方法可用于计算黑盒估计器的特征重要性。
-
ELI5主要是用于处理文本分类的机器学习的库 MLI5是一个Python库，允许使用统一API可视化地调试各种机器学习模型。 它内置了对多个ML框架的支持，并提供了一种解释黑盒模型的方法。它有助于调试机器学习分类器并解释它们的预测。 scikit-learn。目前，ELI5允许解释scikit-learning线性分类器和回归量的权重和预测，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
-
eli5库使用方法详解：从安装到实战 Py之eli5：eli5库的简介、安装、使用方法之详细攻略 eli5是一个Python库，它提供了一种可视化的方式，用于解释训练过程中机器学习模型的预测方式。这种方式不仅能够向您展示经过探究过的预测值，还能显式地告诉你为什么模型会预测出哪个属性。eli5提供了多种算法的可视化工具，包括线性模型、文本和图像分类器等。在本文中，我们将介绍如何安装和使用eli5库。
-
出现这种问题的原因是你没有在jupyter notebook上运行你的代码 解决方法： 1、安装IPython pip install ipython 2、代码移至jupyter notebook或者Anaconda上进行
-
报错方法 在Anaconda Prompt中输入pip install eli5 / conda install eli5指令，分别显示安装失败和未找到包。 解决方法 在Anaconda Powershell Prompt中输入conda install -c conda-forge eli5指令，安装成功。（注意耗时相对较长）
-
本文向大家介绍机器学习：知道哪些传统机器学习模型相关面试题，主要包含被问及机器学习：知道哪些传统机器学习模型时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 常见的机器学习算法： 1）.回归算法：回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法。回归算法是统计机器学习的利器。 常见的回归算法包括：最小二乘法（Ordinary Least Square），逐步式回归（Stepwis
-
TensorBoard 涉及到的运算，通常是在训练庞大的深度神经网络中出现的复杂而又难以理解的运算。 为了更方便 TensorFlow 程序的理解、调试与优化，我们发布了一套叫做 TensorBoard 的可视化工具。你可以用 TensorBoard 来展现你的 TensorFlow 图像，绘制图像生成的定量指标图以及附加数据。 当 TensorBoard 设置完成后，它应该是这样子的： 数据序列
-
TensorBoard 涉及到的运算，通常是在训练庞大的深度神经网络中出现的复杂而又难以理解的运算。 为了更方便 TensorFlow 程序的理解、调试与优化，我们发布了一套叫做 TensorBoard 的可视化工具。你可以用 TensorBoard 来展现你的 TensorFlow 图像，绘制图像生成的定量指标图以及附加数据。 当 TensorBoard 设置完成后，它应该是这样子的： 数据序列
-
从sklearn加载流行数字数据集。数据集模块，并将其分配给可变数字。 分割数字。将数据分为两组，分别命名为X_train和X_test。还有，分割数字。目标分为两组Y_训练和Y_测试。 提示：使用sklearn中的训练测试分割方法。模型选择；将随机_状态设置为30；并进行分层抽样。使用默认参数，从X_序列集和Y_序列标签构建SVM分类器。将模型命名为svm_clf。 在测试数据集上评估模型的准确
-
Scikit-learn (http://scikit-learn.org/) 是一个机器学习领域的开源套件。整个专案起始于 2007年由David Cournapeau所执行的Google Summer of Code 计画。而2010年之后，则由法国国家资讯暨自动化研究院（INRIA, http://www.inria.fr） 继续主导及后续的支持及开发。近几年(2013-2015)则由 IN
-
这份文件的目的是要提供 Python 之机器学习套件 scikit-learn (http://scikit-learn.org/) 的中文使用说明。一开始的主要目标是详细说明 scikit-learn 套件中的范例程式的使用流程以及相关函式的使用方法。目前使用版本为 scikit-learn version 0.19 以上
-
Scikit-learn 套件的安装 目前Scikit-learn同时支持Python 2及 3，安装的方式也非常多种。对于初学者，最建议的方式是直接下载 Anaconda Python (https://www.continuum.io/downloads)。同时支持 Windows / OSX/ Linux 等作业系统。相关数据分析套件如Scipy, Numpy, 及图形绘制库 matplot
-
从零开始 让 TX2 动起来 安装OpenCV 安装TensorFlow