来自 h2o 模型的 3D 部分依赖图

Question

我的目标是创建一个partial dependence plot (PDP)，它显示两个输入变量对我的 h2o 随机森林模型响应的交互作用。这是示例情况的可重现设置：

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"))  

上面的代码分别为age 和bmi 绘制了两个PDP，但它没有显示当它们一起变化时它们如何影响响​​应。

假设我想在 x 轴上绘制 age，在 y 轴上绘制 bmi，在 3 维图中绘制 z 轴上的平均响应。

在 h2o 中是否有功能（或良好实践指南）可以帮助构建这样的图？我可以通过自己创建响应数据来解决问题，但这会有点麻烦。

查看相关：

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

1. Requesting 这是一项功能
2. 使用您链接的方法，在您将 h2o 数据更改回常规 R 类后，该方法可以正常工作