CumulativeFeatureImpactPlot

CumulativeFeatureImpactPlot[model,data]

data の各特徴の値の累積的インパクトを model の結果の上にプロットする．

CumulativeFeatureImpactPlot[model]

合成データを使って特徴インパクトを推定する．

CumulativeFeatureImpactPlot[modelfname,…]

指定された特徴 fname のインパクトだけをプロットする．

CumulativeFeatureImpactPlot[modelfnameclass,…]

分類 class に対するインパクトだけをプロットする．

詳細とオプション

例題

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例  (2)

2つの特徴から変数を予測するようにモデルを訓練する：

最終結果に対する各特徴の累積的貢献を可視化する：

タイタニック号の生存者のデータ集合について分類モデルを訓練する：

"SurvivalStatus"クラスは3つの特徴について予測される：

いくつかの例について"survived" 分類に対するすべての特徴の累積的インパクトを可視化する：

スコープ  (4)

予測に対する累積的インパクトを可視化する：

分類に対する累積的インパクトを可視化する：

合成データを使ってインパクトを計算する：

特定の分類に対するインパクトを可視化する：

クラスのリストに対するインパクトを可視化する：

アプリケーション  (1)

モデルがボトルワインの内部的な採点に指標する特徴を分析する：

ボトルワインの品質を予測するようにモデルを訓練する：

10例を使って結果に対するボトルワインの特徴の累積的インパクトを可視化する：

モデルが高得点を付けた50瓶のボトルワインだけを分析する：

ほとんどのワインはアルコール含有量だけで高得点を得ているが，得点が最も高かった数種類は揮発性酸度によって決定されている：

以下は，最高の訓練スコアでの動作を反映していないモデルスコアの特徴である：

Wolfram Research (2022), CumulativeFeatureImpactPlot, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/CumulativeFeatureImpactPlot.html.

テキスト

Wolfram Research (2022), CumulativeFeatureImpactPlot, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/CumulativeFeatureImpactPlot.html.

CMS

Wolfram Language. 2022. "CumulativeFeatureImpactPlot." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/CumulativeFeatureImpactPlot.html.

APA

Wolfram Language. (2022). CumulativeFeatureImpactPlot. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/CumulativeFeatureImpactPlot.html

BibTeX

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BibLaTeX

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