Biểu đồ phụ thuộc một phần, đa thức GBM

Question

Tôi đang sử dụng gói gbm để tạo mô hình tăng cường độ dốc với họ đa thức. Tôi gặp vấn đề trong việc vẽ và giải thích các âm mưu phụ thuộc một phần với loại mô hình này.

một ví dụ:

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")

Tôi nhận được âm mưu sau:

Bạn có thể giúp tôi cải thiện cốt truyện và diễn giải nó không? Tôi nghĩ rằng nó nên có một dòng cho mỗi danh mục của biến phản hồi nhưng tôi không chắc. Có cách nào khác để lấy các đồ thị phụ thuộc một phần cho các mô hình gbm đa thức không? Tôi sẽ đánh giá cao bất kỳ sự giúp đỡ nào về việc này

Answer 1

Tôi nghĩ điều đáng nói ở đây là hiện tại (tháng 9 năm 2020) gbmcảnh báo rõ ràng:Setting 'distribution = "multinomial"' is ill-advised as it is currently broken. It exists only for backwards compatibility. Use at your own risk.

Trong mọi trường hợp, chúng ta có thể nhận được một phần phụ thuộc một phần thông qua gói pdp. Ví dụ: partial(GBM.model, "Petal.Length", n.trees=100, which.class = 2, plot = TRUE, prob = TRUE)). Hãy lưu ý which.classlập luận. Nếu chúng tôi không cung cấp nó, chúng tôi chỉ nhận được cho lớp 1 ( setosa).

Ở mức độ đó, dựa trên biểu đồ bạn đã đính kèm, chúng tôi có thể cho bạn biết điều gì đang xảy ra (sai) với gbm.plot. Hàm dường như đã vẽ tất cả ba biểu đồ phụ thuộc từng phần cụ thể theo lớp tại cùng một đồ thị và đã kết nối phần cuối của mỗi PDP cụ thể cho lớp với phần đầu của lớp tiếp theo 'PDP. Đó là lý do tại sao chúng ta có các đoạn thẳng dài này từ (7, -10) đến (1,0) và sau đó từ (-7, -2) đến (-3,1); chúng tôi kết nối các PDP. Cuối cùng, xin lưu ý rằng khi lập biểu đồ PDP để phân loại, thường sẽ có nhiều thông tin hơn để vẽ các PDP trên thang xác suất (tức là phản hồi). Thang điểm (-10,10) của trục y tương ứng với giá trị trên thang đo hậu cần và trong khi mang tính thông tin, nó ít rõ ràng hơn tác động đến phân loại cuối cùng là gì.