Hola Jesús,
La clave está tanto en incluir la explicatividad sobre una variable en
concreto y por otro lado también que el modelo te devuelva
"probabilidades"
que si no te devuelve categorías.
De esta forma funciona:
#----------------------------------------------------------------
model <- ranger(Species ~ ., data = iris, probability = TRUE)
explanation <- explain(model, data=iris)
expl_ranger <- model_profile(explanation, "Sepal.Length")
plot(expl_ranger)
#----------------------------------------------------------------
Gracias,
Carlos Ortega
www.qualityexcellence.es
El lun, 18 ene 2021 a las 9:54, Jesús Para Fernández (<
j.para.fernandez en hotmail.com>) escribió:
> Buenas
>
> Estoy intentando usar Dalex para el conjunto de datos de Iris, pero no
> consigo pintar de manera correcta la influencia de las variables en el
> modelo. Para ello ,he creado el siguiente codigo
>
>
> library(DALEX)
> library(ranger)
> model <- ranger(Species ~ .,iris)
> model_info <- list(package = "ranger", ver =
"0.12.1", type > "classification")
>
> explanation <- explain(model,
> data=iris,
> y = iris$Species,
>
> label="Random Forest")
>
>
> plot(model_profile(explanation))
>
>
> Creo que el problema esta en que no indico en la respuesta y en que
> variable debo fijarme. ¿Es eso?
>
> Gracias!
>
> [[alternative HTML version deleted]]
>
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Saludos,
Carlos Ortega
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[[alternative HTML version deleted]]