1 从多个线性模型直观呈现关系的最佳方法 我有一个带有约6个预测变量的线性模型，我将介绍估计值，F值，p值等。但是，我想知道哪种可视化图最好地代表单个预测变量对响应变量？散点图？条件图？效果图？等等？我将如何解释该情节？ 我将在R中进行此操作，因此，如果可以的话，请随时提供示例。 编辑：我主要关心呈现任何给定的预测变量和响应变量之间的关系。 15 r regression data-visualization multiple-regression partial-plot
3 R：我在gbm和RandomForest的部分依赖图中看到了什么？ 实际上，我以为我已经理解了一个可以显示具有部分依赖图的图，但是使用一个非常简单的假设示例，我很困惑。在下面的代码块中，我生成了三个自变量（a，b，c）和一个因变量（y），其中c与y呈紧密线性关系，而a和b与y不相关。我使用R包使用增强的回归树进行回归分析gbm： a <- runif(100, 1, 100) b <- runif(100, 1, 100) c <- 1:100 + rnorm(100, mean = 0, sd = 5) y <- 1:100 + rnorm(100, mean = 0, sd = 5) par(mfrow = c(2,2)) plot(y ~ a); plot(y ~ b); plot(y ~ c) Data <- data.frame(matrix(c(y, a, b, … 14 r random-forest boosting partial-plot
1 y轴在随机森林偏倚图中的意义 我正在使用RandomForestR包，并对如何在其偏相关图中解释Y轴的值感到困惑。帮助文档指出，该图是“变量对类概率的边际影响的图形描述”。但是，我仍然对y轴的确切含义感到困惑。 特别是，负值是什么意思？ 对准确预测班级产生负面影响是什么意思？ 这些图中最重要的特征是最大值，趋势形状等吗？ 您可以将局部图与其他变量的局部图进行比较吗？ 这些图如何与Maxent（一种分布建模软件）中创建的响应曲线进行比较？ 13 r interpretation random-forest partial-plot