MorrisSensitivity

算法描述链接： Morris 敏感性分析

class interpret.blackbox.MorrisSensitivity(model, data, feature_names=None, feature_types=None, sampler=None, **kwargs)

Morris 分析黑盒系统的方法。如果使用此方法，请引用包作者，作者信息可在以下链接找到： SALib/SALib

Morris, Max D. “Factorial sampling plans for preliminary computational experiments.” Technometrics 33.2 (1991): 161-174.

初始化类。

参数：

• model – 模型或模型的预测函数（分类使用 predict_proba，回归使用 predict）

• data – 用于初始化 LIME 的数据。

• feature_names – 特征名称列表。

• feature_types – 特征类型列表。

• sampler – 一个 SamplerMixin 派生类，可以从数据生成样本

• **kwargs – 将发送到 SALib.analyze.morris.analyze 的 kwargs 参数

explain_global(name=None)

为黑盒模型提供近似的全局解释。

参数：

name – 用户定义的解释名称。

返回：

一个解释对象，可视化依赖关系图。