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部分依賴圖 (PDP) 和個體條件期望 (ICE) 圖可用于可視化和分析目標響應1與一組感興趣的輸入特征之間的交互。

部分依賴圖 (PDP) 顯示了目標響應與一組感興趣的輸入特征之間的依賴關系，邊緣化了所有其他輸入特征（“補充”特征）的值。直觀地說，我們可以將部分依賴解釋為作為感興趣輸入特征的函數的預期目標響應。

由于人類感知的限制，感興趣的輸入特征集的大小必須很小（通常是一個或兩個），因此通常在最重要的特征中選擇感興趣的輸入特征。

#部分依賴圖features = execldataheadfor i in features:display = plot_partial_dependence(model, train_data, [i])#wspace 為子圖之間的空間保留的寬度，平均軸寬的一部分#hspace為子圖之間的空間保留的高度，平均軸高度的一部分#加了這個語句，子圖會稍變小，因為空間也占用坐標軸的一部分display.figure_.subplots_adjust(wspace=0.4, hspace=0.3)plt.savefig(temp_path +"樹的部分依賴圖/"+i+'部分依賴圖.jpg')plt.show()

結果展示

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的批量导出部分依赖图（PDP）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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