Evalml: SHAPテストがElasticNetClassifier推定器で失敗する

これは簡単な問題だと思います。 ディスカッションのためにhttps://github.com/slundberg/shap/issues/2000を提出しました。 短期的には、次のことができると思います。

• 線形モデルの場合、 KernelExplainerでlink = "identity"を使用します
• ロジットリンクexplainer = shap.LinearExplainer(classifier, X, link=shap.links.logit) LinearExplainerを使用する

失敗した別のテスト：

メインで使用して、 alpha=0.5, l1_ratio=0.5 、我々は前に持っているものである、この私たちはにこのテストを追加した場合、 evalml/tests/model_understanding_tests/prediction_explaination_tests/test_explainers.py ：

@pytest.mark.parametrize("estimator", ["Extra Trees Classifier", "Elastic Net Classifier"])
def test_elastic_net(estimator, fraud_100):
    pytest.importorskip('imblearn', reason='Skipping test because imblearn not installed')
    X, y = fraud_100
    pipeline = BinaryClassificationPipeline(component_graph=["Imputer", "One Hot Encoder", "DateTime Featurization Component", estimator])
    pipeline.fit(X=X, y=y)
    pipeline.predict(X)
    importance = explain_predictions(pipeline, X, y, indices_to_explain=[0], top_k_features=4)
    assert report['feature_names'].isnull().sum() == 0
    assert report['feature_values'].isnull().sum() == 0

テストは失敗します：

alphaとl1_ratioを変更しても、失敗します。

わかりました@ bchen1116 、やってください。

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