9、可解释性机器学习：非线性与集成模型的深入解析

可解释性机器学习：非线性与集成模型的深入解析

在机器学习领域，模型的可解释性至关重要。它不仅有助于我们理解模型的决策过程，还能增强用户对模型的信任。本文将介绍两种不同类型的模型解释方法，分别是非线性模型解释中的Skope - Rules库，以及集成模型解释中使用的SHAP库等。

1. 非线性解释 - Skope - Rules

Skope - Rules是一个可解释性库，可用于从训练模型中生成规则，并对新数据集进行预测。

1.1 安装Skope - Rules库

使用以下代码安装基于Python的Skope - Rules库：

!pip install skope - rules
import six
import sys
sys.modules['sklearn.externals.six'] = six
import skrules
from skrules import SkopeRules

1.2 模型训练与规则生成

以下是使用Skope - Rules进行模型训练和规则生成的代码示例：

clf = SkopeRules(max_depth_duplication=2,
                 n_estimators=30,
                 precision_min=0.3,
                 recall_min=0.1,
                 feature_na