据我所知，sklearn已弃用partial dependence functionality。我尝试运行一个简单的示例：
from sklearn.datasets import make_friedman1
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
from sklearn.inspection import partial_dependence
from sklearn.inspection import plot_partial_dependence
X, y = make_friedman1()
clf = GradientBoostingRegressor(n_estimators=10).fit(X, y)
plot_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，部分依存关系（和边际效应）对更好地理解机器学习结果和预测非常重要（结合相对重要性）。
是否有其他选择？分别如何绘制偏倚？
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我认为sklearn的版本可能会造成混淆。就像一个建议一样-我会检查您的建议（例如import sklearn; sklearn.__version__）。例如，如果它是v.0.20.3，则是偶然的-您不是从partial_dependence而不是plot_partial_dependence寻找sklearn.ensemble.partial_dependence和sklearn.inspection吗？
答案 1 :(得分：0)
我遇到了同样的问题，我通过简单地更新sklearn（现在包含sklearn.inspection）来解决了这个问题。我正在使用Anaconda，如果您也正在使用Anaconda，只需在Anaconda Propmt中输入以下内容即可：
conda update --all
更新所有软件包。重新启动您的jupyter笔记本，现在它应该可以工作了。