pdp有一个前提假设是,你分析的特征和其余的固定特征没有任何的相关性。如果不能满足这个假设的话,解释的结果可能会存在无法理解的地方。 对于离散值的pdp 对于连续值,我们每次只做微小的改动,对于离散值,这个改动幅度换成“离散特征的取值”就ok。 因为pdp可以同时看一个或者2个特征,所以分两种情况。 1d特征依赖图...
对于特定高度(例如 200 cm)的 PDP 计算,我们对重量的边际分布进行平均,其中可能包括低于 50 kg 的重量,这对于 2 米的人来说是不现实的。换句话说:当特征相关时,我们在特征分布的实际概率非常低的区域创建新的数据点(例如,不太可能有人身高 2 米但体重小于 50 公斤)。此问题的一种解决方案是使用条件分布而...
Partial Dependence就是用来解释某个特征和目标值y的关系的,一般是通过画出Partial Dependence Plot(PDP)来体现。 PDP是依赖于模型本身的,所以我们需要先训练模型(比如训练一个random forest模型)。假设我们想研究y和特征X1X1的关系,那么PDP就是一个关于X1X1和模型预测值的函数。我们先拟合了一个随机森林模型RF(X),...
pdp.pdp_plot(pdp_goals, 'Goal Scored') plt.show() ##绘制两个变量的交互 features_to_plot = ['Goal Scored', 'Distance Covered (Kms)'] inter1 = pdp.pdp_interact(model=tree_model, dataset=val_X, model_features=feature_names, features=features_to_plot)pdp.interact_plot(pdp_interact_out=...
pdp_plot(pdp_dist, feature_to_plot) plt.show() 这种图似乎太简单了,并不能代表现实情况。其实这是因为模型太简单了。从上面的的决策树结构图可以看出,上面两幅部分依赖图展示的结果正是决策树的结构。 通过部分依赖图,可以比较轻松地比较不同模型的结构或含义。下面是一个随机森林的例子: # Build Random ...
The idea of PDP has been embedded in the YAGeR project (https://github.com/statcompute/yager/blob/master/code/grnn.partial.R). In the chart below, I compared outcomes of grnn.partial() and grnn.margin() side by side for two variables, e.g. the first not so predictive and the second...
Answer to: Explain how to find the Partial Dependence Plot (PDP). By signing up, you'll get thousands of step-by-step solutions to your homework...
For a comprehensive explanation, I recommend referring to thePartial Dependence Plot (PDP)chapter in Christoph Molnar's book,Interpretable Machine Learning. I am back! 😼 After four years... I'm delighted to see how popular PDPbox has become; it has exceeded all my expectations. When I firs...
在这段代码中,我们首先从PDPbox库中导入了pdp和get_dataset模块。然后我们使用get_dataset来加载一个数据集,并定义了特征X和目标变量y。接着我们训练了一个随机森林回归模型,并使用pdp.pdp_isolate函数创建了一个Partial dependence plot来展示特征“Rooms”对模型预测结果的影响。
Individual Conditional Expectation (ICE) plots display one line per instance that shows how the instance's prediction changes when a feature changes. The Partial Dependence Plot (PDP) for the average effect of a feature is a global method because it does not focus on specific instances, but on...