模型的可解释性:部分依赖图PDP和个体条件期望图ICE 部分依赖图 (PDP) 和个体条件期望 (ICE) 图可用于可视化和分析训练目标与一组输入特征之间的交互关系。 部分依赖图(Partial Dependence Plot) 部分依赖图显示了目标函数(即我们的机器学习模型)和一组特征之间的依赖关系,并边缘化其他特征的值(也就是补充特征)。它...
tck,der=0)plt.plot(plot_x,plot_y,color='k',alpha=0.4)# 绘制原曲线plt.plot(xnew,ynew,linewidth=2)# 绘制平滑曲线sns.rugplot(data=dummy_df.sample(100),x=i,height=.06,color='k',alpha=0.3)# 使用sns绘制轴须图x_min=plot_x.min()-(plot_x.max()-plot_x.min())*0.1#...
PDP(Partial Dependence Plot,部分依赖图)是一种用于解释机器学习模型预测结果的工具,它通过可视化目标变量与输入特征之间的关系来帮助理解模型的行为。虽然PDP本身并不直接涉及代码库的依赖关系可视化,但我可以为你提供一个概念性的解释,并展示如何使用Python中的scikit-learn和matplotlib库来生成一个简单的PDP。 1. 确定...
本文我们通过一个简单据集的回归示例了解了部分依赖图 (PDP) 和个体条件期望 (ICE) 图是什么,以及如何在 Python 中制作它们。 部分依赖图 (PDP) 和个体条件期望 (ICE) 图可用于可视化和分析训练目标与一组输入特征之间的交互关系。 部分依赖图(Partial...
1 部分依赖图(Partial Dependence Plot) 1.1 理论解读 参考:「AI黑箱探测」事后模型归因解析Part 1 部分依赖图简称PDP图,能够展现出一个或两个特征变量对模型预测结果影响的函数关系:近似线性关系、单调关系或者更复杂的关系。 单一变量PDP图的具体实施步骤如下: ...
plt.suptitle('2D Partial Dependence Plot for MedInc and AveOccup') plt.show() 前面进行的所有探讨都是讨论的单变量对预测值的影响,没有考虑变量之间是如何同时对预测值进行影响的,这里引入2D PDP可以同时考虑两个特征变量的取值范围,并显示它们对因变量预测的联合影响,这里从三个方面去理解2D PDP:轴分别为两...
通过绘制单独的条件期望曲线而不是聚合线,我们可以发现异质效应。 5.2.4 软件和替代品 有许多实现 PDP 的 R 包。 我在示例中使用了 iml 包,但也有 pdp 或 DALEX。 在 Python 中,scikit-learn 中内置了部分依赖图,您可以使用 PDPBox。 本书中介绍的 PDP 的替代方案是 ALE 图和 ICE 曲线。
部分依赖图 (PDP) 和个体条件期望 (ICE) 图可用于可视化和分析训练目标与一组输入特征之间的交互关系。 部分依赖图(Partial Dependence Plot) 部分依赖图显示了目标函数(即我们的机器学习模型)和一组特征之间的依赖关系,并边缘化其他特征的值(也就是补充特征)。它们是通过将模型应用于一组数据、改变感兴趣特征的值...
部分依赖图 (PDP) 和个体条件期望 (ICE) 图可用于可视化和分析训练目标与一组输入特征之间的交互关系。 部分依赖图(Partial Dependence Plot) 部分依赖图显示了目标函数(即我们的机器学习模型)和一组特征之间的依赖关系,并边缘化其他特征的值(也就是补充特征)。它们是通过将模型应用于一组数据、改变感兴趣特征的值...
Python的scikit-learn中的API PDP具有两个函数, 分别是: 1 partial_dependence: 计算PDP曲线相关的数值 2 plot_partial_dependence: 绘制PDP曲线 PDP曲线是比较曲折的, 因为决策树模型使用的是"分治法", 预测值具有离散性. 上图中, 那两种颜色的粗线都是PDP(之所以是两条, 是因为用了两种不同超参的模型) 上...