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約6つの予測変数を含む線形モデルがあり、推定値、F値、p値などを表示します。しかし、単一の予測変数の個々の効果を表すのに最適な視覚的プロットは何かと思いまして応答変数？散布図？条件付きプロット？効果プロット？等？そのプロットをどのように解釈しますか？ Rでこれを行うので、可能であれば例を自由に提供してください。 編集：私は主に、特定の予測変数と応答変数との関係を提示することに関心があります。

14 r  regression  data-visualization  multiple-regression  partial-plot 

実際、部分依存プロットで何を表示できるか理解できたと思っていましたが、非常に単純な仮説例を使用すると、かなり困惑しました。コードの次のチャンクに私は、3つの独立変数（生成、B、C）と1つの従属変数（Y付き）Cと密接な直線関係を示すYをしながら、そしてbは無相関であるY。Rパッケージを使用して、ブーストされた回帰ツリーで回帰分析を行います。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 

私はRandomForestRパッケージを使用していますが、部分依存プロットのY軸の値を解釈する方法に混乱しています。ヘルプドキュメントは、プロットが「クラス確率に対する変数の限界効果のグラフィカルな描写」であると述べています。しかし、y軸が正確に何を表すかについては、まだ混乱しています。 特に、負の値はどういう意味ですか？ クラスの正確な予測に悪影響を与えるとはどういう意味ですか？ そして、これらの数値から最も重要な特徴は何ですか、それは最大値、トレンドの形などですか？ 部分プロットを他の変数の部分プロットと比較できますか？ これらのプロットは、Maxent（分布モデリングソフトウェア）で作成された応答曲線とどのように比較できますか？

11 r  interpretation  random-forest  partial-plot