部分依存プロット、GBM多項
私が使用していますGBM多項家族と一緒にモデルを高める勾配を作成するために、パッケージを。このタイプのモデルで部分依存プロットをプロットして解釈するのに問題があります。
例：
library(gbm)
data(iris)
GBM.model = gbm(Species ~ Sepal.Length + Sepal.Width + Petal.Length + Petal.Width, data = iris,distribution = "multinomial")
plot.gbm(GBM.model, "Petal.Length")
次のプロットが表示されます。
プロットを改善して解釈するのを手伝ってくれませんか。応答変数のカテゴリごとに1行が必要だと思いますが、よくわかりません。多項gbmモデルの部分相関プロットを取得する別の方法はありますか？私はこれで助けていただければ幸いです
回答
ここで言及する価値があると思いますが、現在（2020年9月）gbm明確な警告があります。Setting 'distribution = "multinomial"' is ill-advised as it is currently broken. It exists only for backwards compatibility. Use at your own risk.
いずれにせよ、パッケージを介して部分的な依存関係のプロットを取得できますpdp。例：partial(GBM.model, "Petal.Length", n.trees=100, which.class = 2, plot = TRUE, prob = TRUE))。which.class引数に注意してください。提供しない場合は、クラス1（setosa）のみを取得します。
その範囲で、添付したグラフに基づいて、で何が起こっているか（間違っているか）を知ることができますgbm.plot。関数は、同じグラフにすべての3つのクラス固有の部分的依存性プロットをプロットしているように見えると、次のクラスのPDPの開始と各クラス固有のPDPの端部を接続しました。そのため、（7、-10）から（1,0）まで、次に（-7、-2）から（-3,1）までの長い直線があります。PDPを接続します。最後に、分類のためにPDPをプロットする場合、通常、確率（つまり応答）スケールでPDPをプロットする方が有益であることに注意してください。y軸の（-10,10）スケールはロジスティックスケールの値に対応し、有益ではありますが、最終的な分類にどのような影響があるかはあまり明確ではありません。