MLI 自定义插件

Driverless AI 用于模型解释的技术和方法可通过插件（Python 代码片段）进行扩展。以下步骤描述了如何在机器学习可解释性 (MLI) 视图中上传并启用自定义插件。

请注意：请参阅 https://github.com/h2oai/driverlessai-recipes/tree/rel-1.9.1/explainers，了解更多关于 MLI 自定义插件的信息。

若要上传自定义插件：

  1. 导航至 MLI 页面，然后点击 新建解释 按钮。从下拉菜单中选择 上传 MLI 插件 。您还可选择 MLI 插件 URL 以从原始文件、GitHub 资料库/树或本地目录中加载插件。或者，您可以从 MLI“专家设置”面板访问这些选项。

Upload recipe

若要启用自定义插件：

  1. 在 MLI 页面，点击 新建解释 。从菜单中选择 新建解释 。

  2. 选择要用于解释的模型和数据集，然后点击 Recipes.

MLI recipes page

  1. 选择您想要启用的自定义插件，然后点击 完成 。

Enable recipe(s)

  1. 点击 启动 MLI 按钮。