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初创公司 建网站,兰州企业网络推广优化,网站设计官网,找回wordpress密码浙大疏锦行 大多数 Python 库都会有官方文档#xff0c;里面包含了函数的详细说明、用法示例以及版本兼容性信息。 通常查询方式包含以下3种#xff1a; 1. GitHub 仓库#xff1a;https://github.com/SauceCat/PDPbox 2. PyPI 页面#xff1a;https://pypi.org/projec…浙大疏锦行大多数 Python 库都会有官方文档里面包含了函数的详细说明、用法示例以及版本兼容性信息。通常查询方式包含以下3种1. GitHub 仓库https://github.com/SauceCat/PDPbox2. PyPI 页面https://pypi.org/project/PDPbox/3. 官方文档https://pdpbox.readthedocs.io/en/latest/import pandas as pd from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # 加载鸢尾花数据集 iris load_iris() df pd.DataFrame(iris.data, columnsiris.feature_names) df[target] iris.target # 添加目标列0-2类山鸢尾、杂色鸢尾、维吉尼亚鸢尾 # 特征与目标变量 features iris.feature_names # 4个特征花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度 target target # 目标列名 # 划分训练集与测试集 X_train, X_test, y_train, y_test train_test_split( df[features], df[target], test_size0.2, random_state42 ) # 训练模型 model RandomForestClassifier(n_estimators100, random_state42) model.fit(X_train, y_train)此时模型已经建模完毕这是一个经典的三分类项目之前在基础班的项目三提到过sklearn提供的示例数据集不了解的同学自行百度了解下该数据。现在我们开始对这个模型进行解释性分析先进入官方文档 https://pdpbox.readthedocs.io/en/latest/现在我们第一步是实例化这个类TargetPlot类1. 先导入这个类三种不同的导入和引用方法2. 传入实例化参数# 选择待分析的特征如petal length (cm) feature petal length (cm) feature_name feature # 特征显示名称 # 选择待分析的特征如petal length (cm) feature petal length (cm) feature_name feature # 特征显示名称 # 初始化TargetPlot对象移除plot_type参数 target_plot TargetPlot( dfdf, # 原始数据需包含特征和目标列 featurefeature, # 目标特征列 feature_namefeature_name, # 特征名称用于绘图标签 # targettarget, # 多分类目标索引鸢尾花3个类别 targettarget, # 多分类目标索引鸢尾花3个类别 grid_typepercentile, # 分桶方式百分位 num_grid_points10 # 划分为10个桶 ) # 调用plot方法绘制图形 target_plot.plot()fig, axes, summary_df target_plot.plot( which_classesNone, # 绘制所有类别0,1,2 show_percentileTrue, # 显示百分位线 engineplotly, templateplotly_white ) # 手动设置图表尺寸单位像素 fig.update_layout( width800, # 宽度800像素 height500, # 高度500像素 titledict(textfTarget Plot: {feature_name}, x0.5) # 居中标题 ) fig.show()其中fig.update_layout() 是对 Plotly 图表进行 二次修改 的核心方法。很多绘图工具都是调用的底层的绘图包所以要想绘制出想要的图表需要先了解底层绘图包的语法。