使用累积局部效应（Acumulated Local Effects, ALE）方法解释某个连续特征与目标值 y 之间的关系

使用累积局部效应（Acumulated Local Effects, ALE）方法解释某个连续特征与目标值 y 之间的关系

数据科学中的特征解释是指通过理解输入特征与输出目标之间的关系来揭示模型的工作原理。ALE 方法是一种用于解释机器学习模型中特征与目标变量之间关系的有效工具。本文将介绍如何使用 R 语言实现 ALE 方法，并展示其对连续特征和目标值之间关系的解释能力。

首先，我们需要导入所需的 R 包，包括 ale、ggplot2 和 dplyr：

library(ale)
library(ggplot2)
library(dplyr)

接下来，我们假设有一个名为 data 的数据集，其中包含一个连续特征 feature 和一个目标变量 y。我们可以使用 ALE 方法来解释这两者之间的关系。首先，我们需要创建包含连续特征和目标变量的数据框：

data <- data.frame(
  feature = c(1, 2, 3, 4, 5),
  y = c(10, 12, 18, 20, 22)
)

接下来，我们可以使用 ale::ale() 函数计算 ALE 值。该函数需要指定数据集、待解释的特征以及用于预测目标变量的模型。在这里，我们使用线性回归模型拟合目标变量：