无类型不可迭代（RecurrentTabularExplainer）

【问题标题】：None Type is not iterable (RecurrentTabularExplainer)无类型不可迭代（RecurrentTabularExplainer）
【发布时间】：2021-02-26 12:56:21
【问题描述】：

我正在尝试从 LIME 应用 Recurrent Tabular Explainar，但是，我不断得到 NoneType 不可迭代的输出。对于这个简单的最小示例，这甚至仍然存在：

from lime import lime_tabular

x_train = np.random.randint(0, 6249, size=(10, 6249,1))
yy_train = np.random.randint(0, 10, size=(10,1))

explainer = lime_tabular.RecurrentTabularExplainer(x_train, training_labels=yy_train)

任何人都可以帮助我并告诉我出了什么问题吗？亲切的问候，

【问题讨论】：

确保填写所有必需的参数。
来自lime-ml.readthedocs.io/en/latest/lime.html 我只看到需要training_data

标签： python tensorflow keras shap

【解决方案1】：

您缺少feature_names 参数。尽管它有一个默认值 (None)，但您的 RecurrentTabularExplainer 类将始终需要该参数，因为它将对该列表执行迭代，以便分配数据列的名称。

由于您没有指定它，它会尝试遍历 None 对象，因此会出现错误。

用字符串列表填充feature_names 参数，即与训练数据中的列相对应的名称。

from lime import lime_tabular

x_train = np.random.randint(0, 6249, size=(10, 6249,1))
yy_train = np.random.randint(0, 10, size=(10,1))

explainer = lime_tabular.RecurrentTabularExplainer(x_train, feature_names=yy_names, training_labels=yy_train)

别忘了指定yy_names，比如yy_names = ['name1','name2','etc'...]

【讨论】：