在这个使用随机森林模型进行多类分类的例子中,作者创建了一个vip图,如下所示。是否有办法观察哪些变量正在影响模型,以预测每个响应类别?例如,我希望能够看到"x“变量驱动的东西被归类为"x”火山类型(响应类别)。
https://juliasilge.com/blog/multinomial-volcano-eruptions/
library(vip)
rf_spec %>%
set_engine("ranger", importance = "permutation") %>%
fit(
volcano_type ~ .,
data = juice(volcano_prep) %>%
select(-volcano_number) %>%
janitor::clean_names()
) %>%
vip(geom = "point")发布于 2022-05-05 15:49:01
使用explain_tidymodels创建解释程序,然后使用DALEX vignette。
https://www.tmwr.org/explain.html https://modeloriented.github.io/DALEX/articles/multilabel_classification.html
https://stackoverflow.com/questions/72105356
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