【Python机器学习】零基础掌握PartialDependenceDisplay检验、检查
如何更好地理解模型对特定特征的依赖性？如何使用历史数据来预测明天股票市场的走势？
想象一下，作为一名数据分析师，面对海量的数据，如何准确地预测明天股票市场的走势？这是一个复杂且具有挑战性的问题。但别担心，有一种神奇的工具可以帮助解析模型对各种因素（特征）的依赖性，从而更准确地进行预测。
假设有以下模拟的股票历史数据：
| 交易量 | 市盈率 | 利率 | 指数 | 明日股价 |
|---|---|---|---|---|
| 1000 | 20 | 2.0 | 5000 | 200 |
| 1100 | 22 | 2.1 | 5100 | 210 |
| … | … | … | … | … |
| 1200 | 24 | 2.2 | 5200 | 220 |
通过分析历史数据中的各种因素（如交易量、市盈率等）与股票价格之间的关系，使用PartialDependenceDisplay来展示这种依赖性。
PartialDependenceDisplay
PartialDependenceDisplay是一种可视化工具，用于展示机器学习模型对单个或多个特征的依赖程度。这个工具可以用于任何已经训练好的模型，以便更好地理解该模型如何使用这些特征进行预测。
在数学上偏依赖图可以用以下简单的公式来表示：
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