问题描述
我在pycharm和jupyter上使用相同的代码和相同的环境。我试图解释分类器的预测。
print(eli5.formatters.as_dataframe.explain_prediction_df(model_indicators,X))
返回pycharm
target feature weight value
0 0 <BIAS> 0.499565 1.0
1 0 x3 0.163619 0.0
2 0 x4 0.142697 0.0
3 0 x0 0.059639 0.0
4 0 x7 0.045268 0.0
5 0 x1 0.007599 0.0
6 0 x2 -0.000045 0.0
7 0 x5 -0.052498 0.0
8 0 x6 -0.082855 0.0
以及Jupyter笔记本电脑:
target feature weight value
0 0 <BIAS> 0.501942 1.000000
1 0 begnin_ratio 0.190843 0.999257
2 0 malicIoUs_ratio 0.190349 0.000743
3 0 number_of_indicators 0.034075 1.000000
4 0 begnin_count 0.033931 1345.000000
5 0 number_linked_incident 0.020709 1346.000000
6 0 malicIoUs_count 0.019967 1.000000
7 0 number_of_bad_indicators 0.008002 0.000000
8 0 number_of_suspicIoUs_indicators 0.000183 0.000000
eli5版本:“ 0.10.1” sklearn版本:“ 0.23.1”
数字不同是因为我没有使用完全相同的数据进行预测,但是模型相同。
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法,小编努力寻找整理中!
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