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我正在尝试使用as_pyplot_figure()LimeTabularExplainer 的解释方法绘制石灰报告分类算法。它正在工作，但是我使用save_html()mpld3 库以 html 格式在本地保存的数据压缩得太过压缩（实际上不可见）。处理这种情况的任何其他方法都会有所帮助。

我的代码目前看起来像

 from lime.lime_tabular import LimeTabularExplainer
    model= LGBMClassifier(boosting_type='gbdt', class_weight=None, 
    colsample_bytree=1.0,
    importance_type='split', learning_rate=0.1, max_depth=-1,
    min_child_samples=20, min_child_weight=0.001, min_split_gain=0.0,
    n_estimators=100, n_jobs=-1, num_leaves=31, objective=None,
    random_state=None, reg_alpha=0.0, reg_lambda=0.0, silent=True,
    subsample=1.0, subsample_for_bin=200000, subsample_freq=0)

    predict_function = model.predict

    explainer = LimeTabularExplainer(train_data,mode='classification')
    exp = explainer.explain_instance(
                    data, predict_function)
    fig = exp.as_pyplot_figure()
    
    mpld3.save_html(fig, lime_report.html)
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exp.as_pyplot_figure()返回一个 pyplot 图（条形图）。

您应该将该 pyplot 图保存如下 -

fig = exp.as_pyplot_figure()

fig.savefig('lime_report.jpg')

要将 LIME 解释保存为 HTML 格式，解释对象提供了一个方法 -

exp.save_to_file('lime_report.html')
于 2020-10-26T13:35:22.773 回答