如何运行TPOT为我提供有关用于多标签文本分类的算法的建议？我的数据已经清理完毕，分为训练和测试集。

我只是想确认一下我们在 azure cloud VM 上部署了 tpot 的这个小东西，tpot 是蜜罐，它会吸引攻击者对该 VM

以下是在 TPOT 中训练模型的基本代码： <pre><code>from tpot import TPOTClassifier from sklearn.datasets import load_digi

<code>TPOT</code> 的导出管道说明 <code>Average CV score on the training set was: -128.90187963562252</code> (neg_MAE)。 然而

我正在使用 tpotClassifier() 并将以下管道作为我的最佳管道。我附上了我得到的管道代码。有人可以解释

对于 TPOT 导出的管道，您将如何使用 shap 或lime 或任何其他模型可解释性工具？例如，这里是 shap 库的一

我第一次尝试在大约 7000 行的数据集上使用 tpot，当尝试在占整个数据集 25% 的训练数据集上训练 tpot 时