使用偏依赖图解释连续特征与目标值y的关系

使用偏依赖图解释连续特征与目标值y的关系

偏依赖图是一种可视化工具，用于解释机器学习模型中连续特征与目标变量之间的关系。在R语言中，我们可以使用一些包来生成和分析偏依赖图，例如pdp、gbm和plotmo。

本文将介绍如何使用R语言中的pdp包来绘制偏依赖图，并解释连续特征和目标值y之间的关系。

首先，我们需要安装并加载pdp包。可以使用以下代码完成：

install.packages("pdp")
library(pdp)

接下来，我们将使用一个示例数据集，以说明如何创建偏依赖图。假设我们有一个名为data的数据框，其中包含了一个连续特征feature和一个目标变量y。

现在，我们可以使用partial函数来计算连续特征feature对目标变量y的偏依赖。以下代码展示了如何计算和绘制偏依赖图：

# 计算偏依赖
partial_model <- partial(model, pred.var = "feature")

# 绘制偏依