32、模型适应性伦理与可持续企业级AI平台构建

模型适应性伦理与可持续企业级AI平台构建

1. 概念漂移期间的模型可解释性理解

在数据科学和机器学习领域，概念漂移是一个常见且重要的问题。当数据分布随时间发生变化时，模型的性能可能会受到影响。为了理解和解释这种概念漂移，我们可以使用可解释的机器学习方法。

以下是使用加州住房数据集解释概念漂移的具体步骤：
1. 导入必要的包 ：

from xgboost import XGBRegressor
from cinnamon.drift import ModelDriftExplainer, AdversarialDriftExplainer
from sklearn import datasets
from sklearn.datasets import fetch_california_housing
from sklearn.datasets import fetch_openml
import pandas as pd

california = fetch_openml(name="house_prices", as_frame=True)
california_df = pd.DataFrame(california.data, columns=california.feature_names)
RANDOM_SEED = 2021

2. 训练XGBoost回归模型 ：