acv00
ACV is a python library that provides explanations for any machine learning model or data. It gives local rule-based explanations for any model or data and different Shapley Values for tree-based models.
파일 탐색기
최종 버전 다운로드 (.zip)- build_publish.yml
- install_test.yml
- __init__.py
- _colorconv.py
- _colors.py
- __init__.py
- app.py
- plots.py
- sdp_app.py
- sv_app.py
- __init__.py
- data_loader.py
- telco_churn.csv
- _cext.cc
- acv_tree.h
- cyext_acv.cpp
- cyext_acv.pyx
- cyext_acv_cache.cpp
- cyext_acv_cache.pyx
- cyext_acv_nopa.cpp
- cyext_acv_nopa.pyx
- __init__.py
- acv_agnosticX.py
- acv_tree.py
- base_agnostree.py
- base_tree.py
- counterfactual_rules.py
- py_acv.py
- setup.py
- utils.py
- utils_cr.py
- utils_exp.py
- utils_sdp.py
- __init__.py
- exp_linear.py
- exp_linear_gmm.py
- exp_linear_gmm_ohe.py
- exp_syn.py
- shap_linear.py
- utils.py
- lucas0_train.csv
- demo_acv_tree_explainers.ipynb
- demo_agnostic_acxplainer.ipynb
- demo_global_explainer_model.ipynb
- demo_swings_sdp.ipynb
- 4 Focusing on influential variables with Same Decision Probabilities.ipynb
- coalition_or_sum_adult.ipynb
- coalition_or_sum_toy_model.ipynb
- comparisons_of_the_different_estimators.ipynb
- Figure 1 - Comparison coalition and sum.ipynb
- Figure 2 - Comparisons of the differents estimators on continuous variables.ipynb
- Figure 2 - Comparisons of the differents estimators on discretized variables.ipynb
- Runtime.ipynb
- ACV_vs_SHAP_TELCO_Churn.ipynb
- telco_churn.csv
- AccurateAndRobustShapleyValuesForExplainingPredictionsAndFocusingOnLocalImportantVariables.pdf
- ImportantVariablesAreGameChangersRevisitingShapleyValuesForExplainingBlackBoxModels.pdf
- TheShapleyValueofCoalitionOfVariablesProvidesBetterExplanations.pdf
- ConsistentSufficientExplanationsAndMinimalLocalRulesForExplainingRegressionAndClassificationModels.pdf
- test_acx.py
- test_cyext.py
- test_models_acv.py
- .gitignore
- __init__.py
- LICENSE
- Makefile
- MANIFEST.in
- pyproject.toml
- README.md
- requirements.txt
- setup.py
# 설치 가이드
1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/salimamoukou/acv00
깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.
cd acv00
방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.
2. Python
쉬움 추천사전 준비물
$ pip install acv-exp
requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.
에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
3. Make
보통사전 준비물
- Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
- Make Linux/macOS는 보통 기본 설치되어 있습니다. Windows는 별도 설치(예: MSYS2, WSL)가 필요합니다.
make
생성된 빌드 설정을 바탕으로 실제 컴파일을 진행해 실행 파일을 만듭니다.
에러 없이 끝나면 성공입니다. 생성된 실행 파일을 직접 실행해보세요.
// repository documentation
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