« Diagramme de dépendance partielle » : différence entre les versions
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Un diagramme de dépendance partielle (DDP) est une représentation graphique qui montre l’effet marginal d’une ou deux variables sur la prédiction d’un modèle d'apprentissage automatique. | |||
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Les diagrammes de dépendance partielle sont particulièrement utilisées dans les traitements impliquant les [[arbre de décision|arbres de décision]]. | |||
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<!-- These plots help visualize the average partial relationship between the predicted target and one or more features. The plots are created by forcing all the instances to have the same feature value. Then you make predictions for these instances and you average them, this gives the average prediction for this feature value. Due to visualization most of the time only one or two features are investigated. --> | |||
==Sources== | |||
[https://towardsdatascience.com/model-agnostic-methods-for-interpreting-any-machine-learning-model-4f10787ef504 Source : towardsdatascience] | [https://towardsdatascience.com/model-agnostic-methods-for-interpreting-any-machine-learning-model-4f10787ef504 Source : towardsdatascience] | ||
[https://bookdown.org/guilbaudlouis1998/projet_ml_interpretable/projet_ML_interpretable.html Source : | |||
Louis Guilbaud] | |||
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Dernière version du 29 janvier 2024 à 09:10
Définition
Un diagramme de dépendance partielle (DDP) est une représentation graphique qui montre l’effet marginal d’une ou deux variables sur la prédiction d’un modèle d'apprentissage automatique.
Compléments
Les diagrammes de dépendance partielle sont particulièrement utilisées dans les traitements impliquant les arbres de décision.
Français
diagramme de dépendance partielle
graphique de dépendance partielle
DDP
Anglais
partial dependence plot
PDP
Sources
[https://bookdown.org/guilbaudlouis1998/projet_ml_interpretable/projet_ML_interpretable.html Source : Louis Guilbaud]
Contributeurs: Patrick Drouin, wiki
