LIME 对lstm风电功率预测模型进行可解释分析的python代码
时间: 2023-08-08 17:04:20 浏览: 156
以下是使用 LIME 对 LSTM 风电功率预测模型进行可解释分析的 Python 代码:
```python
import lime
import lime.lime_tabular
import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import load_model
# 加载模型
model = load_model('lstm_model.h5')
# 加载数据
data = pd.read_csv('wind_power.csv')
X = data.drop(['power'], axis=1)
y = data['power']
# 定义预测函数
def predict_fn(X):
X = X.reshape((1, X.shape[0], X.shape[1]))
return model.predict(X).flatten()
# 创建 LimeTabularExplainer 对象
explainer = lime.lime_tabular.LimeTabularExplainer(X.values, feature_names=X.columns, class_names=['power'])
# 选择一个样本进行解释
idx = 0
sample = X.iloc[idx].values
# 使用 LIME 进行解释
exp = explainer.explain_instance(sample, predict_fn, num_features=X.shape[1])
# 打印解释结果
print('Wind Power Prediction for Sample {}:'.format(idx))
print('True Power: {:0.2f}'.format(y.iloc[idx]))
print('Predicted Power: {:0.2f}'.format(model.predict(sample.reshape((1, X.shape[1], 1)))[0][0]))
print('Explanation:')
for i in exp.as_list():
print(i)
```
上述代码中,我们首先加载了 LSTM 风电功率预测模型和数据。然后,我们定义了一个预测函数,该函数将输入数据转换为模型所需的形状,并使用模型进行预测。接下来,我们创建了一个 LimeTabularExplainer 对象,并选择了一个样本进行解释。最后,我们打印了该样本的真实功率、预测功率和 LIME 的解释结果。
需要注意的是,上述代码仅仅是使用 LIME 进行可解释性分析的示例代码,实际使用时还需要根据具体的模型和数据进行修改。
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