Mli_surrogates 구성¶
mli_lime_method¶
mli_use_raw_features¶
Use original features for surrogate models (Boolean)
Default value True
원본 또는 변형된 기능에 대해 대리 모델을 구축할지 여부를 선택합니다.
mli_vars_to_pdp¶
Number of features for Surrogate Partial Dependence Plot. Set to -1 to use all features. (Number)
Default value 10
Surrogate Partial Dependence Plot을 작성할 최대 기능 수를 설정합니다. 모든 기능에 대한 대리 부분 종속성 플롯을 계산하려면 -1을 사용합니다.
mli_nfolds¶
Cross-validation folds for surrogate models (Number)
Default value 3
et the number of 기본값 ``10080``cross-validation folds for surrogate models.
mli_qbin_count¶
Number of columns to bin for surrogate models (Number)
Default value 0
분위수 비닝의 경우 비닝할 열 수를 설정합니다.
mli_sample_size¶
Sample size for surrogate models (Number)
Default value 100000
MLI 대리 모델에 사용되는 샘플 크기, 행 수입니다.
mli_num_quantiles¶
Number of bins for quantile binning (Number)
Default value 10
Number of bins for quantile binning.
mli_drf_num_trees¶
Number of trees for Random Forest surrogate model (Number)
Default value 100
Number of trees for Random Forest surrogate model.
mli_drf_max_depth¶
Max depth for Random Forest surrogate model (Number)
Default value 20
Max depth for Random Forest surrogate model.
klime_lambda¶
Regularization strength for k-LIME GLM’s (List)
Default value [1e-06, 1e-08]
k-LIME GLM의 정규화 강도.
klime_alpha¶
Regularization distribution between L1 and L2 for k-LIME GLM’s (Float)
Default value 0.0
k-LIME GLM에 대한 L1과 L2 사이의 정규화 분포.
mli_max_numeric_enum_cardinality¶
Max cardinality for numeric variables in surrogate models to be considered categorical (Number)
Default value 25
범주형으로 간주될 대리 모델의 숫자 변수에 대한 최대 카디널리티입니다.
mli_max_number_cluster_vars¶
Maximum number of features allowed for k-LIME k-means clustering (Number)
Default value 6
k-LIME k-means 클러스터링에 허용되는 최대 기능 수입니다.
use_all_columns_klime_kmeans¶
Use all columns for k-LIME k-means clustering (this will override `mli_max_number_cluster_vars` if set to `True`) (Boolean)
Default value False
k-LIME k-means 클러스터링에 모든 열을 사용합니다 (〈True〉 로 설정된 경우 〈mli_max_number_cluster_vars〉 를 재정의함).