matlab中partialDependence函数的详细用法

partialDependence函数用于计算一个或多个预测变量的偏依赖函数，以显示它们与响应变量之间的关系。偏依赖函数表示在所有其他预测变量的值保持不变的情况下，目标预测变量对响应变量的影响程度。

partialDependence函数的语法如下：

[pd, pdName] = partialDependence(mdl, varName, varValues)
[pd, pdName] = partialDependence(mdl, varIndx, varValues)

其中，mdl是训练好的模型对象，varName或varIndx是一个预测变量的名称或索引，varValues是一个包含要测试的预测变量值的向量或矩阵。

partialDependence函数的输出包括一个偏依赖矩阵pd和一个偏依赖名称矩阵pdName。偏依赖矩阵pd是一个大小为n-by-p的矩阵，其中n是变量值的数量，p是预测变量的数量。每一列表示一个预测变量的偏依赖函数，每一行表示一个变量值。偏依赖名称矩阵pdName是一个包含偏依赖函数名称的字符串数组。

以下是一个使用partialDependence函数的示例：

% 加载数据
load carsmall
% 训练线性回归模型
mdl = fitlm([Weight, Horsepower], MPG);
% 计算Horsepower和Weight的偏依赖
[pd, pdName] = partialDependence(mdl, [2, 1], [50:10:400; 1000:100:5000]');
% 绘制偏依赖图
surf(50:10:400, 1000:100:5000, pd');
xlabel(pdName{1})
ylabel(pdName{2})
zlabel('MPG')