16、文本分类：从模型解释到数据挑战应对

文本分类：从模型解释到数据挑战应对

1. 使用Lime解释分类器预测

在文本分类中，理解模型的预测结果至关重要。Lime（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）是一个强大的工具，可帮助我们解释文本分类器的预测。以下是使用Lime解释预测的具体步骤和代码示例：

首先，我们使用之前构建的逻辑回归模型，该模型基于“Economy News Article Tone and Relevance”数据集，用于将新闻文章分类为相关或不相关。

from lime import lime_text
from lime.lime_text import LimeTextExplainer
from sklearn.pipeline import make_pipeline 

y_pred_prob = classifier.predict_proba(X_test_dtm)[:, 1]
c = make_pipeline(vect, classifier)
mystring = list(X_test)[221]  # 从测试实例中选取一个字符串
print(c.predict_proba([mystring]))  # 预测结果为“不相关”
class_names = ["no", "yes"]  # 不相关，相关
explainer = LimeTextExplainer(class_names=class_names)
exp = explainer.explain_instance(mystring, c.predict_proba, num_features=6)
e