Ошибка Lime: LIME в настоящее время не поддерживает модели классификаторов без оценок вероятности. ⇐ Python

[Anonymous]

Я новичок в DataScience, и это мой первый проект. Итак, я хочу сделать довольно просто: классификацию 0-1.

X= ['код_соседства','код_типа_комнаты','цена','минимальные_ночи','вычисленное_количество_списков_хостов','оценка'] y=['pop_index'] X_train, X_test, y_train, y_test=train_test_split( df[X], df[y],random_state=3) rf = RandomForestClassifier (n_estimators = 500, oob_score = True, random_state = 666, n_jobs = -1, max_length = 10) rf.fit(X_train,y_train.values.ravel()) result2 = rf.predict(X_test) счет2=accuracy_score(result2,y_test) импортировать matplotlib как plt plt.rc('font',family='SimHei',size=13) из libe.lime_tabular импорт LimeTabularExplainer объяснитель = LimeTabularExplainer(np.array(X_train),feature_names=X,class_names=[0,1]) exp = объяснение.explain_instance(X_train.iloc[200,:],et.predict) рис = exp.as_pypplot_figure() Сначала я использовал случайный лес для прогнозирования, но когда я попытался применить известь для объяснения, в объяснителе возникла ошибка. Что касается другого поста, я думаю, что что-то не так с суммой вероятности (возможно, меньше 1). Так как это не RNN, то активацию сменить не могу, жду вашей помощи, спасибо~