部分依存プロットに関する他のトピックを読みましたが、それらのほとんどは、それらを正確に解釈する方法ではなく、異なるパッケージで実際にプロットする方法に関するものです。
私はかなりの量の部分依存プロットを読んで作成しています。私は、彼らが私のモデルからの他のすべての変数（χc）の平均の影響で関数ƒS（χS）に対する変数χsの限界効果を測定することを知っています。yの値が大きいほど、クラスの正確な予測に大きな影響を与えます。しかし、私はこの定性的な解釈に満足していません。
私のモデル（ランダムフォレスト）は、2つの控えめなクラスを予測しています。「はい」と「いいえ」。TRIは、これに適した変数であることが証明されている変数です。
私が考え始めたのは、Y値が正しい分類の確率を示しているということです。例：y（0.2）は、TRI値が30を超えていると、True Positive分類を正しく識別する可能性が20％であることを示しています。
逆に
y（-0.2）は、TRI値が<〜15の場合、True Negative分類を正しく識別する確率が20％であることを示しています。
文献で行われている一般的な解釈は、「TRI 30より大きい値がモデルの分類にプラスの影響を与え始める」というように聞こえますが、それだけです。潜在的にあなたのデータについて多くを語ることができるプロットにとって、それはとても曖昧で無意味に聞こえます。
また、すべてのプロットは、y軸の範囲内で-1から1の範囲で制限されます。-10〜10などの他のプロットを見ました。これは、予測しようとしているクラスの数の関数ですか？
誰もこの問題に話すことができるかどうか疑問に思っていました。これらのプロットまたは私を助けてくれるいくつかの文献をどのように解釈すべきかを教えてください。多分私はこれを読みすぎていますか？
統計学習の要素であるデータマイニング、推論、および予測を非常によく読んでおり、素晴らしい出発点でしたが、それだけです。