Обращение нормализованных значений на графике частичной зависимости в R - DataScientist
0 голосов
/ 25 октября

Я пытаюсь объяснить мою модель MARS (для классификации). Я создал график частичной зависимости на основе моей модели: pdp - monthlyIncome

Как вы можете видеть, у меня есть функция ежемесячного дохода по оси X и вероятность оттока клиентов по оси Y. Прежде чем обучать свою модель, я отцентрировал и масштабировал ежемесячную функцию дохода на шаге предварительной обработки. Но сейчас в этом сюжете это не имеет никакого смысла. поэтому мой вопрос:

  • Как я могу создать этот график с значениями реального ежемесячного дохода вместо центрированной и масштабированной версии?

Я использую R. На этапе предварительной обработки я использовал пакет "recipe":

blueprint <- recipe(churn ~ ., data = churn_train) %>%
  step_nzv(all_nominal())  %>%
  step_corr(all_numeric(), -all_outcomes(), threshold = .8) %>%
  step_BoxCox(all_numeric(), -all_outcomes()) %>%
  step_scale(all_numeric(), -all_outcomes()) %>%
  step_dummy(all_nominal(), -all_outcomes(), one_hot = TRUE)

и создал график частичной зависимости с помощью пакета "pdp":

partial(best_mars_model, pred.var = "monthlyIncome", prob = TRUE) %>% autoplot()

Спасибо за помощь

Добро пожаловать на сайт DataScientist, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...