来自 h2o 模型的 3D 部分依赖图

Question

我的目标是创建一个 partial dependence plot (PDP)，它显示两个输入变量对我的 h2o 随机森林模型响应的交互作用。这是示例情况的可重现设置：

library(h2o)
data(diabetes, package = 'lars')

h2o.init()

train_data <- as.h2o(cbind(diabetes$x, target=diabetes$y))
X_names <- colnames(diabetes$x)
y_name  <- "target"

rf <- h2o.randomForest(x=X_names, y=y_name, training_frame=train_data,
                       ntrees=10, max_depth=5)

h2o.partialPlot(rf, train_data, c("age", "bmi"))

上面的代码分别为 age 和 bmi 绘制了两个 PDP，但它没有显示当它们一起变化时它们如何影响响应。

假设我想在 3 维图中在 x 轴上绘制 age，在 y 轴上绘制 bmi，在 z 轴上绘制平均响应。

h2o 中是否有有助于构建这样的绘图的功能（或良好实践指南）？我可以通过自己创建响应数据来解决问题，但这会有点麻烦。

查看相关内容：

https://stats.stackexchange.com/questions/197455/how-to-plot-3d-partial-dependence-in-gbm

Answer 1

这不是 h2o.partialPlot 的功能。您可以在 documentation and the source code.

中验证

我认为你的选择包括

Requesting 作为一项功能
使用您链接的方法，在您将 h2o 数据改回常规 R class

h2o

来自 h2o 模型的 3D 部分依赖图

3D partial dependence plot from h2o model

r

machine-learning

h2o