| name | corn-lime-explainability |
| description | Use when running or editing scripts/pipeline/explain_lime.py, scripts/pipeline/explain_report.py, or scripts/checks/lime_stability.py, or when asked about LIME visual reports, fidelity, or error analysis for the corn leaf disease project. |
Corn LIME Explainability
Flujo
LIME ya no corre automáticamente al entrenar. train_baselines.py mantiene el flag --lime (útil para encadenarlo puntualmente), pero el target make train-baselines no lo pasa por defecto - entrenamiento y explicabilidad son pasos separados.
make explain-lime (scripts/pipeline/explain_lime.py)
Reporte visual por imagen (<run_dir>/lime_visual/), muestreo balanceado chico (lime.images_per_class en config/dataset.yaml) o --image puntual. Persiste, junto al PNG, un .json (predicción + pesos por superpíxel) y un .npy (mapa de segmentos) para reanálisis sin re-ejecutar LIME.
make explain-report / make explain-errors (scripts/pipeline/explain_report.py)
Fidelidad agregada sobre una muestra amplia (lime.report_sample_size) o, con --errors-only, explica específicamente las filas de predictions.csv donde label != pred_label. Requiere que el run ya tenga predictions.csv (lo genera train_baselines.py).
scripts/checks/lime_stability.py
Diagnóstico manual (sin target Make) para auditar cuán estable es una explicación LIME sobre una imagen puntual corriendo varias seeds y comparando IoU/correlación.