Spiegazione per il tabulare

Restituisce una spiegazione per i dati tabulari utilizzando il metodo explain.

Esempio di codice

Python

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni per la configurazione di Python nel Guida rapida di Vertex AI con librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Python di Vertex AI.

Per eseguire l'autenticazione su Vertex AI, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

from typing import Dict

from google.cloud import aiplatform_v1beta1
from google.protobuf import json_format
from google.protobuf.struct_pb2 import Value


def explain_tabular_sample(
    project: str,
    endpoint_id: str,
    instance_dict: Dict,
    location: str = "us-central1",
    api_endpoint: str = "us-central1-aiplatform.googleapis.com",
):
    # The AI Platform services require regional API endpoints.
    client_options = {"api_endpoint": api_endpoint}
    # Initialize client that will be used to create and send requests.
    # This client only needs to be created once, and can be reused for multiple requests.
    client = aiplatform_v1beta1.PredictionServiceClient(client_options=client_options)
    # The format of each instance should conform to the deployed model's prediction input schema.
    instance = json_format.ParseDict(instance_dict, Value())
    instances = [instance]
    # tabular models do not have additional parameters
    parameters_dict = {}
    parameters = json_format.ParseDict(parameters_dict, Value())
    endpoint = client.endpoint_path(
        project=project, location=location, endpoint=endpoint_id
    )
    response = client.explain(
        endpoint=endpoint, instances=instances, parameters=parameters
    )
    print("response")
    print(" deployed_model_id:", response.deployed_model_id)
    explanations = response.explanations
    for explanation in explanations:
        print(" explanation")
        # Feature attributions.
        attributions = explanation.attributions
        for attribution in attributions:
            print("  attribution")
            print("   baseline_output_value:", attribution.baseline_output_value)
            print("   instance_output_value:", attribution.instance_output_value)
            print("   output_display_name:", attribution.output_display_name)
            print("   approximation_error:", attribution.approximation_error)
            print("   output_name:", attribution.output_name)
            output_index = attribution.output_index
            for output_index in output_index:
                print("   output_index:", output_index)
    predictions = response.predictions
    for prediction in predictions:
        print(" prediction:", dict(prediction))

Passaggi successivi

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