LIME LSTM 时间序列可解释性 代码示例

LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations) 是一种用于解释机器学习模型的方法，它可以为模型的预测结果提供可解释性。在时间序列数据中，LIME LSTM 可以用于解释 LSTM 模型的预测结果。具体来说，LIME LSTM 使用局部线性模型来近似 LSTM 模型，并生成可解释的特征权重。这些特征权重可以用于解释 LSTM 模型的预测结果。

以下是一个 LIME LSTM 的代码示例：

from lime import lime_time_series
from lime.lime_time_series import LimeTimeSeriesExplainer
from keras.models import load_model
import numpy as np

# 加载 LSTM 模型
model = load_model('lstm_model.h5')

# 加载时间序列数据
X = np.load('time_series_data.npy')

# 创建 LIME LSTM 解释器
explainer = LimeTimeSeriesExplainer()

# 解释 LSTM 模型的预测结果
exp = explainer.explain_instance(X[0], model.predict, num_features=10)

# 打印特征权重
print(exp.as_list())

在上面的代码中，我们首先加载了 LSTM 模型和时间序列数据。然后，我们创建了一个 LIME LSTM 解释器，并使用 `explain_instance` 方法解释了 LSTM 模型的第一个预测结果。最后，我们打印了特征权重，以便解释 LSTM 模型的预测结果。