matlab 部分依赖图

部分依赖图（Partial Dependence Plot，PDP）是一种可视化工具，用于探究单个特征对模型预测结果的影响。在 MATLAB 中，可以使用 PartialDependence 对象来生成部分依赖图。

下面是一个简单的示例代码：

load fisheriris
X = meas(:,1:2);
Y = strcmp('versicolor',species);

mdl = fitglm(X,Y,'Distribution','binomial');
pd = PartialDependence(mdl,X);
plot(pd)

这个代码片段使用鸢尾花数据集中的前两个特征来训练一个逻辑回归模型，并生成部分依赖图。图中 x 轴表示特征的取值范围，y 轴表示对应的预测结果的平均值。可以看到，第一个特征对预测结果的影响比较大，而第二个特征对预测结果的影响比较小。

相关问题

怎么利用matlab绘制部分依赖图

部分依赖图（Partial Dependence Plot）是一种用于可视化模型特征重要性的工具。在MATLAB中，可以使用以下步骤绘制部分依赖图：

1. 准备数据集：首先，需要准备包含特征和目标变量的数据集。

2. 训练模型：使用数据集训练一个回归或分类模型。

3. 计算部分依赖：使用“fitensemble”函数计算每个特征的部分依赖。例如，可以使用以下代码计算特征“x1”的部分依赖：

mdl = fitensemble(X,Y,'Bag',100,'Tree',...
    'Type','Regression');
[x1, pd] = partialDependence(mdl,1);

其中，“X”是特征矩阵，“Y”是目标变量，“Bag”表示使用装袋方法训练模型，“Tree”表示使用决策树作为基分类器，“1”表示计算第一个特征的部分依赖。

4. 绘制部分依赖图：使用“plot”函数绘制每个特征的部分依赖。例如，可以使用以下代码绘制特征“x1”的部分依赖图：

plot(x1, pd)
xlabel('x1')
ylabel('Partial Dependence')
title('Partial Dependence of x1')

这将绘制一个包含x1轴和部分依赖值的图表。可以将此过程重复用于其他特征，以绘制多个部分依赖图。

matlab中如何绘制特定变量的部分依赖图

在 Matlab 中，可以使用 Partial Dependence Plot 工具箱来绘制特定变量的部分依赖图。具体步骤如下：

1. 使用 `fitensemble` 函数训练一个集成学习模型，例如随机森林。

2. 使用 `pdpbox` 函数加载 Partial Dependence Plot 工具箱。

3. 使用 `pdp` 函数绘制特定变量的部分依赖图。例如，如果想要绘制变量 x1 的部分依赖图，可以使用以下代码：

   pdp_results = pdp(model, X, 'x1');
   pdp_plot(pdp_results, 'x1');

其中，`model` 是训练好的集成学习模型，`X` 是输入数据，`'x1'` 是要绘制部分依赖图的变量名。

4. 可以使用 `pdp_interact` 函数绘制两个变量之间的部分依赖图。例如，如果想要绘制变量 x1 和 x2 之间的部分依赖图，可以使用以下代码：

   pdp_results = pdp_interact(model, X, {'x1', 'x2'});
   pdp_plot(pdp_results, {'x1', 'x2'});

其中，`{'x1', 'x2'}` 是要绘制部分依赖图的两个变量名。

注意，使用 Partial Dependence Plot 工具箱需要先安装 `pdpbox` 包。可以使用以下命令进行安装：

!pip install pdpbox