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│   ├── table_perf.py
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│   ├── index.rst
│   ├── lime.rst
│   └── notebooks/
│       ├── Latin Hypercube Sampling.ipynb
│       ├── Lime - basic usage, two class case.ipynb
│       ├── Lime - multiclass.ipynb
│       ├── Lime with Recurrent Neural Networks.ipynb
│       ├── Submodular Pick examples.ipynb
│       ├── Tutorial - Faces and GradBoost.ipynb
│       ├── Tutorial - Image Classification Keras.ipynb
│       ├── Tutorial - MNIST and RF.ipynb
│       ├── Tutorial - continuous and categorical features.ipynb
│       ├── Tutorial - images - Pytorch.ipynb
│       ├── Tutorial - images.ipynb
│       ├── Tutorial_H2O_continuous_and_cat.ipynb
│       ├── Using lime for regression.ipynb
│       └── data/
│           ├── adult.csv
│           ├── co2_data.csv
│           ├── imagenet_class_index.json
│           └── mushroom_data.csv
├── lime/
│   ├── __init__.py
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│   ├── discretize.py
│   ├── exceptions.py
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│   │   ├── explanation.js
│   │   ├── main.js
│   │   ├── predict_proba.js
│   │   └── predicted_value.js
│   ├── lime_base.py
│   ├── lime_image.py
│   ├── lime_tabular.py
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│   ├── submodular_pick.py
│   ├── test_table.html
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│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── test_discretize.py
│   │   ├── test_generic_utils.py
│   │   ├── test_lime_tabular.py
│   │   ├── test_lime_text.py
│   │   └── test_scikit_image.py
│   ├── utils/
│   │   ├── __init__.py
│   │   └── generic_utils.py
│   ├── webpack.config.js
│   └── wrappers/
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├── setup.cfg
└── setup.py