Quizá te sirve así:
Se calcula el pdp con la función partial() del paquete pdp,
luego graficas con ggplot():
# CALCULAR EL PDP
bdst_edadagnospdp <- pdp::partial(dat.rfr, pred.var="edadagnos")
# CAMBIAR EL NOMBRE A LA COLUMNA DE DATOS CALCULADOS, PARA EL GRAFICO
names(bdst_edadagnospdp)[2] <- "bdst_pb"
# GRAFICAR LA CURVA CALCULADA POR PDP SOBRE EL SET DE DATOS PARA TESTING
ggplot(dat.test, aes(edadagnos,bdst_pb)) +
geom_density_2d_filled(show.legend = FALSE) + geom_point(size=0.1,
col="white") + ylim(-1,6) + xlim(8,13) +
geom_line(data=bdst_edadagnospdp, col="red", size=1.5)
la curva calculada con pdp se agrega sobre los datos para testing al
final del ggplot, en la parte de geom_line(data=bdst_edadagnospdp,
col="red", size=1.5)
puedes mirar los detalles de la funcion pdp con ?pdp.
Ojalá te sirva,
Saludos !!
Eric.
On Wed, 14 Apr 2021 21:03:39 +0200
Manuel Mendoza <mmendoza en fulbrightmail.org> wrote:
> Buenas, ¿alguien ha calculado alguna vez partial dependence plots con
> XgBoost? Yo lo he conseguido con el paquete PDP y clasificación
> binaria, pero llevo horas intentándolo con regresión y no hay forma.
> Apenas hay ejemplos en la red, y utilizan caret o h2o, que de momento
> no me sirven. Gracias,
> Manuel
>
> [[alternative HTML version deleted]]
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