21、锚定与反事实解释：模型解读与偏差分析

锚定与反事实解释：模型解读与偏差分析

1. 准备工作

在开始分析之前，我们需要加载必要的库，这些库将帮助我们完成数据加载、处理、建模和可视化等任务。以下是需要安装并加载的库：
- mldatasets ：用于加载数据集。
- pandas 和 numpy ：用于处理数据集。
- sklearn （ scikit-learn ）、 catboost 和 tensorflow ：用于数据分割和模型拟合。
- matplotlib 、 seaborn 、 alibi 、 shap 和 witwidget ：用于可视化解释结果。

加载库的代码如下：

import math
import mldatasets
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import metrics
from catboost import CatBoostClassifier
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from