2021年8月5日 · 在回归模型中，pdp揭示了目标变量与特征的线性或非线性联系。文章通过实例解释了如何计算和解读pdp，包括对分类特征的处理。同时，指出了pdp的局限性，如独立性假设和异质效应的隐藏，并提到了条件局部效应图（ale）作为补充。

基于以上的一些需求，我们可以自行绘制自己想要的pdp图，主要的思路就是使用sklearn的partial_dependence方法直接获取pd的值数组（scikit-learn.org/stable），然后使用其他的绘图包进行绘制。 下面是两种实践的代码，第一种包括了原曲线和拟合的样条曲线，并且使用了更密的轴须图，第二种在第一种的基础上增加了所有样本ICE的95%置信区间，这样可以看出样本间变化的异质性。 不过需要注意的是这个置信区间是抽样估计的，与统计方法中参数估计的置信区间的 …

可以用 PDPBox库 来生成部分依赖图。 示例如下： 在看上面的部分依赖图的时候，有两点值得注意的地方： y轴表示的是 模型预测 相较于基线值或最左边的值的 变化。 蓝色阴影部分表示置信区间。 从这幅图可以看出，进一个球会显著地增加获得最佳球员称号地机会，但是进更多的球似乎对预测的影响不大。 下面是另外一个示例图： 这种图似乎太简单了，并不能代表现实情况。

2021年4月13日 · 部分依赖图（Partial Dependence Plot, PDP）用于可视化单一特征或两个特征与目标变量之间的关系。 它通过固定其他所有特征值，仅改变一个或两个特征值来观察 模型 预测的变化，从而帮助理解 模型 的决策过程。

Partial Dependence Plot (PDP). This can also display individual partial dependencies which are often referred to as: Individual Condition Expectation (ICE). It is recommended to use from_estimator to create a PartialDependenceDisplay. All parameters are stored as attributes. Read more in Advanced Plotting With Partial Dependence and the User Guide.

2022年10月5日 · 部分依赖图(Partial Dependence Plot, PDP)是一种用于理解特征对机器学习模型预测影响的方法。 它展示了特征与预测结果之间的边际关系，可以是线性、单调或复杂。

偏依赖图 (pdp)。 这也可以显示个体偏依赖，通常称为：个体条件期望 (ICE)。 建议使用 from_estimator 创建 PartialDependenceDisplay 。

部分依赖 (PD) 和个体条件期望 (ICE) 图。 通过设置 kind 参数，可以绘制部分依赖图、单独条件期望图或两者的叠加。 len(features) 绘图排列在带有 n_cols 列的网格中。 双向部分相关图绘制为等高线图。 对于 one-way 图，特征值的十分位数将在 x 轴上显示为刻度线，对于双向图，特征值的十分位数将在两个轴上显示为刻度线。 在用户指南中阅读更多信息。 plot_partial_dependence 不支持多次调用使用相同的轴。 要绘制多个估算器的部分依赖性，请将第一次调用创建的轴传 …

LTE信道仿真建模中，经常会基于一组power delay profile (PDP)来产生信道模型，这篇文章将讨论如何用PDP模型来产生频率选择性信道。 一. 多径PDP模型 到 频域信道 如图2所示，接收机会收到来自不同路径的信号，不…

PDP's marquee line of Concept Select snare drums offers world-class tone and vintage looks. This stylish and stout snare drum features a brushed bell bronze 3mm seamless shell for thick attack and bright tone. Appointed with high-end DW hardware and Remo drum heads, this beauty is ready to rock right out of the box.