可解释性分析中的X轴正负方向分别代表什么

在可解释性分析中，X轴的正负方向通常代表着不同的含义，具体如下：

1. 特征重要性：如果X轴表示特征重要性，那么正方向通常表示该特征对目标变量的正向影响程度，负方向则表示负向影响程度。

2. 特征值：如果X轴表示特征值，那么正方向表示该特征的值越大，目标变量的值也越大；负方向则表示该特征的值越小，目标变量的值也越小。

3. 模型输出：如果X轴表示模型输出，那么正方向表示模型的预测值越大，负方向则表示模型的预测值越小。

需要根据具体的场景和模型来确定X轴的含义和正负方向的含义。