FeatureValueImpactPlot

FeatureValueImpactPlot[model,data]

绘制 data 中给定特征的值对 model 结果的影响.

FeatureValueImpactPlot[model]

使用合成数据估计特征值的影响.

FeatureValueImpactPlot[modelfname,]

只绘制指定特征 fname 的影响.

FeatureValueImpactPlot[modelfnameclass,]

只绘制对分类 class 的影响.

更多信息和选项

范例

打开所有单元关闭所有单元

基本范例  (2)

在样本数据集上训练线性回归:

可视化输入特征对平均模型结果的影响:

将绘图与平均值和预测之间的数值偏差进行比较:

训练分类器从植物的某些特征中识别鸢尾属植物:

可视化特征值如何影响每个类别的几率

范围  (4)

可视化对预测的累积影响:

可视化对分类的累积影响:

用合成数据计算影响:

可视化对特定分类的影响:

可视化对一组类别的影响:

选项  (12)

AspectRatio  (1)

根据实际绘图选择高宽比:

AxesLabel  (1)

指定每个轴的标签:

AxesStyle  (1)

改变坐标轴的样式:

Frame  (2)

在绘图周围绘制边框:

在左侧和右侧绘制边框:

FrameLabel  (2)

在绘图的底部边框上放置标签:

在每个边上都放置标签:

Filling  (1)

在 "stem" 填充时使用符号或明确的值:

MaxPlotPoints  (1)

PlotLabel  (1)

默认情况下,对绘图进行标注:

不对绘图进行标注:

PlotLegends  (1)

默认情况下,基于输出的类别给出图例:

不使用图例:

用占位符文字作为图例:

用指定标签作为图例:

PlotStyle  (1)

默认情况下,为多个曲线选择不同的样式:

明确指定不同曲线的样式:

应用  (1)

分析不同的模型如何受特征变化的影响:

训练一个线性模型来预测由两个特征的非线性组合给出的值:

不出所料,每个特征的影响仅取决于该特征值:

在同样的数据上训练非线性模型:

现在,取决于样例中的其他特征,同样的特征值可能会产生不同的影响:

Wolfram Research (2022),FeatureValueImpactPlot,Wolfram 语言函数,https://reference.wolfram.com/language/ref/FeatureValueImpactPlot.html.

文本

Wolfram Research (2022),FeatureValueImpactPlot,Wolfram 语言函数,https://reference.wolfram.com/language/ref/FeatureValueImpactPlot.html.

CMS

Wolfram 语言. 2022. "FeatureValueImpactPlot." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/FeatureValueImpactPlot.html.

APA

Wolfram 语言. (2022). FeatureValueImpactPlot. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/FeatureValueImpactPlot.html 年

BibTeX

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BibLaTeX

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