Question

我的目标是创建一个partial dependence plot (PDP)，以显示我的h2o随机森林模型的响应上两个输入变量的相互作用。这是示例情况的可重现设置：

void f(int b[], size_t n)
//     ^^^^^^^ in function parameter lists, just alternative syntax for int* b !!!
//             however, we can show more explicitly that we expect a pointer
//             to an array this way...   
{
    size_t m = sizeof(b); // as b is a POINTER, gives the constant (but hardware specific!)
                          // size of a pointer (typical modern 64-bit hardware 8 bytes),
                          // no matter what size of the array being pointed to is!!!

    while(n)
    {
        *b++ = n--;
    //    ^^ advances pointer, NOT array!
    }
}

上面的代码分别为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"))和age绘制了两个PDP，但是没有显示出它们一起变化时如何影响响应。

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

h2o中是否有功能（或良好实践准则）可帮助构建此类图？我可以自己创建响应数据来解决问题，但这可能会有些麻烦。

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和source code中进行验证。

我认为您的选择包括

Requesting作为功能
使用您链接的方法，将其更改为常规R类后，可以与您的h2o数据配合使用

H2O模型的3D局部依赖图

1 个答案: