Відповідь спочатку на ці два:
Зокрема, що означають негативні значення? Що означає негативний вплив на точне прогнозування класу?
Якщо ви подивитесь на визначення того, як обчислюється частковий графік в документації на пакет Random Forest , це говорить про те, що графіки показують відносний внесок змінної на ймовірність класу з точки зору ймовірності з точки зору моделі. Іншими словами, негативні значення (у вісі y) означають, що позитивний клас є менш імовірним для цього значення незалежної змінної (вісь x) відповідно до моделі. Аналогічно позитивні значення означають, що позитивний клас є більш імовірним для цього значення незалежної змінної відповідно до моделі. Зрозуміло, що нуль не передбачає середнього впливу на ймовірність класу відповідно до моделі.
І що є найважливішою особливістю цих цифр, це максимальне значення, форма тренду тощо?
Існує багато різних підходів до визначення важливості функції, а максимальне абсолютне значення - лише одна проста міра. Зазвичай люди дивляться на форму часткових сюжетів, щоб зібратися з розумінням того, що пропонує модель про співвідношення змінних до міток класу.
Чи можете ви порівняти часткові сюжети з частковими графіками інших змінних?
Відповідь на це менш чорно-біла. Ви можете певним чином переглянути діапазон осі у для кожної ділянки; Якщо часткова залежність від однієї змінної близька до нуля для всього діапазону змінної, це говорить про те, що модель не має ніякого відношення від змінної до мітки класу. Повертаємось до свого питання, чим більший асортимент, тим сильніший вплив в цілому, тому в цьому сенсі їх можна порівняти.
Я не маю досвіду роботи з Макентом.
