我想看两个特征相互作用下的PDP的三维图,应该用什么方法实现?
时间: 2024-04-30 20:23:35 浏览: 2
您可以使用Python中的Plotly库来实现三维PDP图。以下是一个示例代码:
```python
import plotly.graph_objs as go
from plotly.subplots import make_subplots
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.inspection import plot_partial_dependence
# 加载数据集
boston = load_boston()
# 训练随机森林回归模型
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
rf.fit(boston.data, boston.target)
# 绘制PDP
fig = make_subplots(rows=1, cols=1, specs=[[{'type': 'surface'}]])
pdp, axes = plot_partial_dependence(rf, boston.data, [5, 12], n_jobs=-1, grid_resolution=50)
x_axis = pdp[0][0]
y_axis = pdp[0][1]
z_axis = pdp[1].T
fig.add_trace(go.Surface(x=x_axis, y=y_axis, z=z_axis), row=1, col=1)
fig.update_layout(title='PDP 3D Plot', autosize=False, width=800, height=800)
fig.show()
```
在上面的代码中,我们首先使用sklearn的plot_partial_dependence方法来计算PDP,并使用Plotly的Surface图表类型来绘制三维图。请注意,我们使用make_subplots来创建一个包含一个Surface子图的Figure对象。最后,我们使用update_layout方法设置图表的标题、大小等属性,并使用show方法来显示图表。
在这个示例中,我们选择了两个特征(第5个和第12个)来绘制PDP,您可以根据自己的需要选择不同的特征。