【Python机器学习】零基础掌握partial_dependence检验、检查
在医疗健康的领域，有一个问题一直困扰着专家——如何从多个健康指标中找出影响患者健康最关键的因素？在这样的场景下，做出准确的预测非常关键，因为它直接关联到患者的生命安全。
解决这一问题的一个有效方法是利用机器学习算法，具体来说就是通过偏依赖图（Partial Dependence Plots，简称 PDP）来分析。这种算法能帮助我们更好地理解模型的预测行为，尤其是每个特征对预测结果的影响程度。
为了更形象地解释这一点，这里有一个模拟的医疗数据集。数据包括患者的年龄、血压、胆固醇水平等因素。
| 年龄 | 血压 | 胆固醇水平 | 是否患病 |
|---|---|---|---|
| 1 | 9 | 9 | 1 |
| 1 | 9 | 9 | 1 |
| 1 | 9 | 9 | 1 |
| 0 | 9 | 9 | 0 |
| 0 | 9 | 9 | 0 |
| 0 | 9 | 9 | 0 |
在这个案例中使用了逻辑回归模型进行训练，并运用sklearn.inspection.partial_dependence进行特征重要性的分析。
文章目录
- Partial Dependence Plots，PDP
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