具有未缩放特征值的python pdpbox图答案

【问题标题】：python pdpbox plot with unscaled feature values具有未缩放特征值的python pdpbox图
【发布时间】：2020-12-22 11:43:48
【问题描述】：

我正在尝试为多层感知器分类器绘制部分依赖和 ICE 图。我正在使用 UCI 成人数据集。我对分类特征进行了标签编码并缩放了整个数据帧，然后对缩放的数据帧执行了测试训练拆分。

现在，当我尝试绘制 PDP 和 ICE 图时，我得到了按比例缩放的年龄值（图 X 轴中的列），因此无法理解。我希望年龄值是在对数据执行缩放之前的原始值。我怎样才能做到这一点？

这是绘图的代码：

from pdpbox import pdp, info_plots
pdp_age = pdp.pdp_isolate(model=mlp, dataset=X_train, model_features=X_train.columns, feature='Age')
#PDP Plot
fig, axes = pdp.pdp_plot(pdp_age, 'Age', plot_lines=False, center=False, frac_to_plot=0.5, plot_pts_dist=True,x_quantile=True, show_percentile=True)
#ICE Plot
fig, axes = pdp.pdp_plot(pdp_age, 'Age', plot_lines=True, center=False, frac_to_plot=0.5, plot_pts_dist=True,x_quantile=True, show_percentile=True)

您可以从图中看到无法理解年龄值，我希望年龄值处于其真实形式。我该怎么做？

【问题讨论】：

标签： python-3.x plot

【解决方案1】：

我能够通过使用 Pipeline 对象来解决上述问题。我对分类变量使用了一种热编码，然后将缩放和分类器操作推送到 Pipeline 对象中。然后，我能够使用编码的 X_train 对部分依赖图没有任何问题，并且我得到了实际的年龄值范围，这是我正在寻找的。p>

【讨论】：

你能举个例子说明你是怎么解决的吗？