我试着运行一个简单的例子: from sklearn.datasets import make_friedman1
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressorplot_partial_dependence(clf, X, [0, (0, 1)]) 但是我返回了以下错误消息:ImportError: No module named 'sklearn.inspection' 对我来说,部分依赖有没有其他可用的方法?我如何绘制部分依赖关系呢?
我在稀疏矩阵上运行了一个XGBoost,并试图显示一些部分依赖图。我一直在使用PDP软件包,但对建议持开放态度。下面的代码是我想要做的事情的一个可复制的例子。values e.g. 199.9992 for second row
为什么在这个例子中,模型预测的值是正确的,而数值变量上的PDP却是平坦的。
我已经转到一个有public partial class AdminController的项目,还有15个其他类实现了这个部分类。我认为这样做的目的是为了让项目可以通过"/admin/{methodname}"路径访问很多路由。
主要的分部类处理所有15个类的构造函数,因此具有13个构造函数依赖项。我认为这不是很好,但是我不确定如何整理它,这样每个类都可以有它需要的依赖项,但所有路由都到"/admin/{methodn