ML之PDP：基于titanic泰坦尼克是否獲救二分類預測資料集利用PDP部分依賴圖對RF随機森林和LightGBM模型實作可解釋性案例

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目錄

​​基于titanic泰坦尼克是否獲救二分類預測資料集利用PDP部分依賴圖對RF随機森林和LightGBM模型實作可解釋性案例​​

​​# 1、定義資料集​​

​​# 2、資料預處理​​

​​# 2.1、類别特征編碼​​

​​# 2.2、特征篩選且空值填充​​

​​# 3、模型訓練與推理​​

​​# 3.1、資料集切分​​

​​# 3.2、模型訓練​​

​​# 4、PDP實作模型可解釋性​​

​​4.1、Sex_encoding可視化​​

​​# (1)、繪制不同特征值（特征網格）的平均目标值：檢查特征和目标之間的資訊​​

​​# (2)、繪制跨不同特征值（特征網格）的模型預測分布​​

​​# (3)、計算并繪制PDP圖解釋模型預測​​

​​4.2、Pclass可視化​​

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# 1、定義資料集

PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked
1	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22	1	A/5 21171	7.25	S
2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Thayer)	female	38	1	PC 17599	71.2833	C85	C
3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26	STON/O2. 3101282	7.925	S
4	1	1	Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)	female	35	1	113803	53.1	C123	S
5	3	Allen, Mr. William Henry	male	35	373450	8.05	S

# 2、資料預處理

# 2.1、類别特征編碼

# 2.2、特征篩選且空值填充

   Pclass   Age  SibSp  Parch     Fare  Sex_encoding  Embarked_encoding  \

0       3  22.0      1      0   7.2500             1                  0   

1       1  38.0      1      0  71.2833             0                  1   

2       3  26.0      0      0   7.9250             0                  0   

3       1  35.0      1      0  53.1000             0                  0   

4       3  35.0      0      0   8.0500             1                  0   

   Survived  

0         0  

1         1  

2         1  

3         1  

4         0  

# 3、模型訓練與推理

# 3.1、資料集切分

# 3.2、模型訓練

# 4、PDP實作模型可解釋性

4.1、Sex_encoding可視化

# (1)、繪制不同特征值（特征網格）的平均目标值：檢查特征和目标之間的資訊

# (2)、繪制跨不同特征值（特征網格）的模型預測分布

# (3)、計算并繪制PDP圖解釋模型預測

4.2、Pclass可視化