连续特征与目标值y之间的关系：使用偏依赖图解释（R语言实现）

连续特征与目标值y之间的关系：使用偏依赖图解释（R语言实现）

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值之间的关系。在本文中，我们将使用R语言来实现并解释连续特征与目标值y之间的关系。

首先，我们需要确保R中已安装以下必要的软件包：caret、pdp和ggplot2。如果您尚未安装这些软件包，可以使用以下命令进行安装：

install.packages("caret")
install.packages("pdp")
install.packages("ggplot2")

安装完毕后，我们可以开始加载所需的软件包并准备数据。

library(caret)
library(pdp)
library(ggplot2)

# 读取数据集
data <- read.csv("your_dataset.csv")

# 拆分数据集为训练集和测试集
set.seed(123)
trainIndex <- createDataPartition(data$y, p = 0.7, list = FALSE)
trainData <- data[trainIndex, ]
testData <- data[-trainIndex, ]

在这里，我们假设您已经有一个名为your_dataset.csv的数据集，其中包含连续特征和目标值y。我们将数据集拆分为训练集和测试集，以便在