可以用PDPBox库来生成部分依赖图。示例如下: frommatplotlibimportpyplotaspltfrompdpboximportpdp,get_dataset,info_plots# Create the data that we will plotpdp_goals=pdp.pdp_isolate(model=tree_model,dataset=val_X,model_features=feature_names,feature='Goal Scored')# plot itpdp.pdp_plot(pdp_goals,'G...
在表格的一行中,为X 预测变量中图的 x 轴输入预测变量。然后,在同一行中为Y 预测变量中图的 y 轴输入预测变量。 如果表格中的任何行包括两个连续预测变量,则类型中的选择激活。选择是创建曲面图、等值线图还是两者兼而有之。...
您可以为模型中尚未在图上的任何单个预测变量添加图。 在结果中选择 单预测变量图。 在预测变量 中,输入要绘制的预测变量。 单击确定。 新图在 单预测变量部分依赖图 部分的末尾。 添加两个预测变量部分依赖图 您可以为模型中尚未...
新图在 单预测变量部分依赖图 部分的末尾。 添加两个预测变量部分依赖图 您可以为模型中尚未在图上的任何一对预测变量添加图。最初,预测变量表包括在结果中均没有图的模型的 5 个最强交互作用。请完成以下步骤以添加图: 在结果中选择 双预测变...
假设训练数据集中有 m 个预测变量,表示为 X1、X2、...、Xm。首先,按升序对训练数据集中预测变量 X1 的可区分值进行排序。将 x11 表示为 X1 的第一个可区分值。将 x1N 表示为 X1的最后一个非重复值。则 x11 是图最左端的 x 坐标。 使用以下步骤查找...