要找到 ale 的平均值，我们首先需要对 ale 中每个点的累积局部效应求和。 结果是，与该特征的平均效应相比，ALE 上的每个点都会产生相应特征值的效果。

Accumulated local effects (Apley and Zhu 2020) describe how features influence the prediction of a machine learning model on average. ALE plots are a faster and unbiased alternative to …

累积局部效应 (Accumulated Local Effects Plot) 描述了特征平均如何影响 机器学习 模型的预测。 观察被修改特征的样本的预测结果，绘制在统计意义下随着某特征变化的趋势。 这样的过程 …

2024年11月25日 · ale : array-like ALE to plot. **kwargs : plot properties, optional Additional keyword parameters are passed to `ax.plot`. """ ax.plot(_get_centres(quantiles), ale, **kwargs) …

To plot ALE, we send in the ale_ds from explainer.ale and the list of features to plot. There are additional arguments, but that is discussed below. By default, scikit-explain is built for scientific …

2024年12月31日 · ale_plot 是一个自定义函数，用于绘制特征的 一阶累积局部效应 (ALE) 图，通过灵活的参数配置（如分箱数量 bins、是否启用蒙特卡洛采样 monte_carlo、采样比例和重复 …

2023年4月18日 · ALEPython是一个Python库，用于生成累积局部效应图（ALE），它比偏依赖图更好地处理特征相关性，尤其适用于大规模机器学习模型的解释。 文章介绍了ALE的概念，库 …

累积局部效应图（ALE plot），用于描述特征变量对预测目标的平均影响。 ALE最大的特点是摆脱了变量独立性假设的约束，使其在实际环境中获得了更广泛的应用。

Compute and plot the effect of one numeric feature (1D ALE) including the option to compute a confidence interval of the effect. Compute and plot the effect of two numeric features (2D ALE)

These demonstrations of the accumulated local effects in scikit-explain are generated from tutorial notebooks that are available on GitHub.