FeatureValueImpactPlot

FeatureValueImpactPlot[model,data]

data 中の与えられた特徴の値の model の結果に対するインパクトをプロットする．

FeatureValueImpactPlot[model]

合成データを使って特徴値のインパクトを推定する．

FeatureValueImpactPlot[modelfname,…]

指定された特徴 fname のインパクトだけをプロットする．

FeatureValueImpactPlot[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)

線形回帰をサンプルのデータ集合について訓練する：

モデルの結果の平均に対する入力の特徴のインパクトを可視化する：

平均と予測の間の数値偏差とプロットを比較する：

植物のいくつかの特徴から「アヤメ」の種を識別するように分類器を訓練する：

特徴の値が各クラスの確率にどのように影響するかを可視化する：

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：

オプション  (12)

AspectRatio  (1)

実際のプロット値から縦横比を選択する：

AxesLabel  (1)

各軸のラベルを指定する：

AxesStyle  (1)

軸のスタイルを変更する：

Frame  (2)

プロットの周りに枠を描く：

左と右の辺に枠を描く：

FrameLabel  (2)

プロットの下の辺に沿ってラベルを置く：

枠の各辺にラベルを置く：

Filling  (1)

「幹」の塗潰しに記号的または明示的な値を使う：

MaxPlotPoints  (1)

PlotLabel  (1)

デフォルトで，プロットにはラベルが付けられる：

ラベルが付けられないようにする：

PlotLegends  (1)

デフォルトで，出力クラスに基づいた凡例が使われる：

凡例は使わない：

プレースホルダテキストがある凡例を作成する：

特定のラベルがある凡例を作成する：

PlotStyle  (1)

デフォルトで，複数の曲線がある場合はそれぞれに異なったスタイルが選択される：

異なる曲線に明示的なスタイルを指定する：

アプリケーション  (1)

特徴のバリエーションがさまざまなモデルに与える影響を分析する：

2つの特徴の非線形結合によって与えられる値を予測するように線形モデルを訓練する：

期待されるように，各特徴のインパクトはその特徴の値のみに依存する：

同じデータについて非線形モデルを訓練する：

これで，例の中の他の特徴によって同じ特徴値が異なるインパクトを持てるようになった：

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

テキスト

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

CMS

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

APA

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

BibTeX

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BibLaTeX

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