最后的 PDP

2012 年款松下

松下在本届 CES 上将发布多达17款等离子电视(CES 2012举办时间是在1月10号到13号,举办地点是美国拉斯维加斯。)。2012 年松下电视的主要卖点是 Smart Viera 智能电视,于此同时还有高运算芯片带来的出色画质与更低的能耗,画质、人性化操作、网络连接、环保与设计感,是这次松下发布新品的主要特点。


今年松下的等离子新产品有 VT50、GT50、ST50、UT50 等系列产品,其中 VT、GT 系列产品一反等离子厚重的外形特点,拥有了一体式的平板玻璃造型,并且采用了极窄边框与轻薄的尺寸。

末代松下 2013 年款

在年初的 CES 2013上,松下发布了一系列的等离子机型,包括 GT60、ST60、S60 和 X60 系列,相比于旗舰机型 ZT60 和 VT60 有了不同程度的精简,尺寸涵盖了从42 到 65 英寸的大部分规格,可以满足不同用户的需求。

松下 2013 年新推出了两个系列等离子电视(ST60和S60),二月份上市销售。这两个系列都是定位中端市场,其中50寸的 TC-P50ST60 售价为1300美元,55寸的TC-P55ST60售价为1600美元,60寸的TC-P60ST60售价为1900美元,65寸的TC-P65ST60售价为2800美元。而相对便宜一些的S60系列具体尺寸和价格也已经公布,42寸的TC-P42S60售价为730美元,50寸的TC-P50S60售价为900美元,55寸的TC-P55S60售价为1100美元,60寸的 TC-P60S60 售价为1300美元,65 寸的 TC-P65S60 售价为1900美元。


2014年的三星 F8500

日前,三星在接受 CNET 采访时表示,除了单一的 64 英寸机型等离子外,它在 2014 年里将不会作出新的等离子电视。不过,也不排除会推出 F8500 的夫妻型号产品。当然,任何事情都是可能的,或许三星会决定生产与F8500对应的 H7000 系列也不一定。


从上图可以看出,三星 5300 系列和 4500 系列的已经在去年上市开售(对于某些店特价机型)将持续到年底待产。而PNF8500系列在2013年推出,三星 PNF5000 系列可能是今年将要推出的新品。同时,或许新品在 2014 年第二季度也上市不了。三星 F8500系列等离子目前仅推出过一个型号,它就是三星PS64F8500。64寸是一个令电影粉丝为之着迷的尺寸,它的价格相比同类产品也并不昂贵,为 3000 英镑左右(约合人民币 28169元)。更重要的是,该机还是具备了很多强大的功能,不仅包括主动式3D播放、全面的多媒体播放器,三星智能电视系统以及网络功能也带来了较高的可玩性和扩展性,这是许多同类产品所不具备的。

由于松下推出等离子,LG 在等离子方面和松下也不在同一个联盟,三星 PNF8500 系列或许是这一领域中最后一个伟大的等离子电视。

720P 等离子还是 4K 超高清?对比度是关键

就像数码相机并非像素越高画质越好,平板电视同样是这样。当然我们并不是否定了所有的 4K 超清电视,诸如三星 UN55F9000 和索尼 XBR-55X900 这样的高端 4K 产品显然要比这款入门级的 Seiki 好很多,但是它们与同为 55 英寸的三星 OLED 曲面电视相比呢?仍然是后者胜出。事实上,拥有超凡对比度和响应速度的三星 OLED 曲面电视(KN55S9C),是我们至今看到过的效果最棒的电视。

03-19
<think>好的,我现在需要回答用户关于PDP图(部分依赖图)在机器学习中的实现方式的问题。首先,我得回忆一下PDP图的基本概念,确保自己理解正确。部分依赖图是用来显示一个或两个特征对机器学习模型预测结果的边际效应,帮助理解特征与目标变量之间的关系。用户可能想知道如何具体实现这个图,可能需要步骤和示例代码。 接下来,我需要考虑用户提到的引用内容。引用[1]和[2]都提到了PDP用于全局和局部解释,特别是连续特征。用户可能对R语言和Python的实现都感兴趣,但根据示例中的Python代码,可能更倾向于Python的实现。不过原引用中的引用[1]提到的是R语言,但用户现在的问题没有指定语言,可能需要同时覆盖或确认。 然后,按照系统指令,需要生成相关问题,并且回答中引用末尾添加标识。需要确保所有数学表达式用$...$,独立公式用$$...$$,并且正确使用LaTeX语法。同时用中文回答,结构清晰。 首先,我需要整理PDP的实现步骤。通常步骤包括:训练模型,选择目标特征,生成网格值,计算每个网格点的平均预测值,绘制图表。每个步骤需要详细说明,可能涉及公式,例如部分依赖函数的数学表达式。 数学公式方面,部分依赖函数的定义是:对于特征$s$,其部分依赖函数为$\hat{f}_s(x_s) = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^N \hat{f}(x_s, x_c^{(i)})$,其中$x_c^{(i)}$是数据集中其他特征的观测值。这个需要以独立公式形式呈现,用$$...$$。 然后,实现方式可能分为手动实现和使用库(如scikit-learn)。需要给出Python代码示例,比如使用sklearn的PartialDependenceDisplay或pdpbox库。要确保代码正确,并且解释清楚。 另外,需要注意用户提到的引用,引用[1]和[2],所以在回答中适当的位置加入引用标识,例如在解释全局解释时引用[2]。 可能的问题点:是否需要解释PDP的优缺点?用户的问题主要是实现方式,但可能简要提及注意事项,比如特征相关性的影响,或者计算效率。这部分可以放在注意事项里。 然后,生成的相关问题需要考虑用户可能进一步想了解的内容,比如与其他特征重要性方法的比较,PDP的局限性,或者实际案例应用。 最后,检查是否符合所有系统指令:行内公式正确,独立公式单独成段,LaTeX正确,中文回答,生成相关问题,引用标识正确放置。确保没有使用任何Markdown格式,除了代码块需要用三个反引号包裹。 现在整理这些思路,开始构建回答的结构:概述PDP,数学定义,实现步骤(手动和库),代码示例,注意事项,相关问题。每个部分要简洁明了,符合用户需求。</think>### 部分依赖图(PDP)的实现方式 #### 1. PDP概述 部分依赖图(Partial Dependence Plot, PDP)用于展示一个或两个特征对机器学习模型预测结果的**边际效应**,尤其适用于解释连续特征与目标变量之间的关系[^1]。其核心思想是通过固定目标特征的值,并计算模型预测的平均值,从而消除其他特征的影响。 #### 2. 数学定义 对于特征子集$S$(通常为1-2个特征),部分依赖函数定义为: $$PD_S(x_S) = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^N \hat{f}(x_S, x_C^{(i)})$$ 其中: - $x_S$:目标特征的取值 - $x_C^{(i)}$:数据集中其他特征的第$i$个观测值 - $\hat{f}$:训练好的模型预测函数 #### 3. 实现步骤(以Python为例) ##### 方法1:手动实现 1. **训练模型**:使用随机森林、GBDT等支持PDP的模型。 2. **生成网格值**:在目标特征的值域范围内生成均匀间隔的点。 3. **计算平均预测值**: ```python def manual_pdp(model, data, target_feature, grid_values): pdp_values = [] for value in grid_values: modified_data = data.copy() modified_data[target_feature] = value preds = model.predict(modified_data) pdp_values.append(preds.mean()) return pdp_values ``` ##### 方法2:使用`scikit-learn`库 ```python from sklearn.inspection import PartialDependenceDisplay import matplotlib.pyplot as plt # 训练模型后调用 features = [0] # 目标特征的索引 PartialDependenceDisplay.from_estimator(model, X_train, features) plt.show() ``` #### 4. 注意事项 - **特征相关性**:若目标特征与其他特征强相关,PDP可能生成不真实的样本组合[^2]。 - **计算效率**:对大数据集需采用抽样或并行计算优化。 - **分类问题**:需指定预测类型(如概率或类别)。 #### 5. 扩展工具 - `pdpbox`库:提供交互式可视化与多维PDP支持。 - `SHAP`库:结合PDP与Shapley值增强可解释性。 ```python # 使用pdpbox示例 from pdpbox import pdp pdp_isolate = pdp.pdp_isolate(model=model, dataset=X_train, model_features=X_train.columns, feature='age') pdp.pdp_plot(pdp_isolate, 'age') plt.show() ``` ---
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