使用Python的LIME库时get_feature_names方法报错AttributeError如何解决？

问题现象描述

当开发者使用Python的LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanations)库进行模型可解释性分析时，调用get_feature_names()方法经常会遇到以下报错：

AttributeError: 'LimeTextExplainer' object has no attribute 'get_feature_names'

这个错误通常发生在文本分类场景中，当尝试获取特征重要性名称时，解释器对象缺乏预期的属性或方法。

根本原因分析

经过对LIME库源码的研究和社区问题追踪，我们总结出以下主要原因：

版本兼容性问题：LIME 0.2.0之后API发生重大变更
解释器类型不匹配：TabularExplainer与TextExplainer方法差异
未正确初始化：缺少必要的解释参数配置
特征预处理缺失：原始数据未转换为可解释格式

5种解决方案

方案1：使用正确的方法名

在新版LIME中，推荐使用explainer.explain_instance()返回的exp.as_list()：

explainer = LimeTextExplainer()
exp = explainer.explain_instance(text, classifier_fn)
feature_weights = exp.as_list()  # 替代get_feature_names

方案2：降级LIME版本

如需保持旧代码兼容性，可安装0.1.1.37版本：

pip install lime==0.1.1.37

方案3：检查解释器类型

确保使用匹配的解释器方法：

# 文本数据
from lime.lime_text import LimeTextExplainer

# 表格数据
from lime.lime_tabular import LimeTabularExplainer

方案4：自定义特征映射

通过创建特征名称映射表解决：

class CustomExplainer(LimeTextExplainer):
    def get_feature_names(self):
        return self.feature_names if hasattr(self, 'feature_names') else []

方案5：使用别名方法

部分版本支持get_features()别名：

if hasattr(explainer, 'get_features'):
    print(explainer.get_features())

3个预防措施

在文档字符串中明确记录使用的LIME版本
实现版本检查逻辑：import lime; print(lime.__version__)
对解释器对象进行属性存在性验证

调试技巧

使用dir()函数检查对象可用属性：

print(dir(explainer))  # 查看所有可用方法
print(vars(explainer)) # 检查实例属性

通过以上方法，开发者可以系统性地解决get_feature_names相关的AttributeError问题，并建立更健壮的模型解释流程。