rasbt/mlxtend

create_counterfactual enhancements (minimization method and fixed features)

Open

#1.029 aberto em 18 de abr. de 2023

Ver no GitHub
 (1 comment) (0 reactions) (0 assignees)Python (839 forks)batch import
Enhancementeasyhelp wanted

Métricas do repositório

Stars
 (4.676 stars)
Métricas de merge de PR
 (Mesclagem média 27d 1h) (16 fundiu PRs em 30d)

Description

Discussed in https://github.com/rasbt/mlxtend/discussions/1028

Originally posted by farbodr April 17, 2023 I have a couple of questions about create_counterfactual?

  1. On a small table with the shape of (461, 75) it took about 22 min to return one row. Is there any way to speed this up?
  2. Is there any way to limit the features it uses? In other words, can I freeze some features and generate counterfactuals only for some of the features? For instance, in a healthcare use case, we know certain features can not be changed, like a health condition, but there are other features that can be changed that can impact the prediction.

Thanks, FR

Guia do colaborador

Direção de pesquisa
Investigue técnicas de otimização para geração de contrafactuais, como métodos baseados em gradiente ou algoritmos de otimização mais rápidos, e implemente um parâmetro para fixar features durante a busca contrafactual.
Pilha de tecnologia
python
Domain
machine learning
Tipo Issue
Funcionalidade
DifficultyDificuldade de implementação estimada para um novo contribuidor, de 1 para alterações muito pequenas a 5 para trabalho de nível especializado.
2
Tempo estimadoUm intervalo de tempo aproximado para um colaborador experiente investigar, implementar, testar e preparar um pull request.
1-2 dias
Status da atividadeQuão disponível o issue aparece agora: novo, ativo, obsoleto, bloqueado ou aguardando entrada do mantenedor.
Recente
ClarityCom que clareza o issue explica a mudança esperada, os critérios de aceitação e a próxima etapa.
Claro
Prerequisites
PythonMachine Learning
Simpatia para novatosUma pontuação de 1 a 100 que estima o quão acessível este issue é para colaboradores iniciantes.
50