如何在sklearn中计算部分依赖性？

Question

当因变量是二进制时，我理解Y轴是logit（Y）， 但是当因变量是连续的时，我发现Y轴仍然是负值（跟踪样本中没有负值，而min（pred_y）> 0），就像图表一样。

我很困惑，Y是什么？

我想知道，对于网格中的每个点，Y是如何精确计算的，例如其他X的值是什么？

顺便说一句，在我训练了GradientBoostingRegressor之后，如何将所有树输出到txt文件，例如所有预测器，threhold和节点值