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我正在使用 Python 的PyALE函数创建累积局部效应图。我正在使用 RandomForestRegression 函数来构建模型。

我可以创建一维 ALE 图。但是，当我尝试使用相同的模型和训练数据创建 2D ALE 图时出现值错误。

这是我的代码。

ale(training_data, model=model1, feature=["feature1", "feature2"])

我可以使用以下代码为 feature1 和 feature2 绘制一维 ALE 图。

ale(training_data, model=model1, feature=["feature1"], feature_type="continuous")

ale(training_data, model=model1, feature=["feature2"], feature_type="continuous")

数据框中的任何列都没有缺失值或无限值。

使用 2D ALE plot 命令时出现以下错误。

ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float32').

这是函数https://pypi.org/project/PyALE/#description的链接

我不确定为什么会收到此错误。我将不胜感激这方面的一些帮助。

谢谢，

罗欣

我正在尝试使用自定义预测器，所以我正在做一些基本测试来检查再现性和预测有效性。我尝试了一个非常简单的线性模型来构建我的自定义预测器，并将结果与​​具有默认预测器函数的相同线性模型进行比较。整个数据集的预测值与不同的预测器匹配，但如果我运行FeatImp我会得到非常不同的结果。任何想法？

第一个输出是

第二个输出是

多谢

我上个月写的一些代码已经变得非常大（2MB - 11MB）并且不再可读。有人知道发生了什么吗？

所有代码都使用了 iml 包，可能还有 h2o

这是他们留下的：

我需要使用 proc IML 调用 lpsolve 复制 proc optlp（不幸的是我没有 SAS/OR 许可证）。有可能得到相同的结果吗？您有任何建议/示例将语法从一个过程转换为另一个过程吗？非常感谢 ：）

我无法重现我能找到的将 h2o 与 iml 结合使用的唯一示例（https://www.r-bloggers.com/2018/08/iml-and-h2o-machine-learning-model-interpretability-and-feature -explanation/），详见此处（使用 FeatureImp$new 和 H2O 提取变量重要性时出错）。谁能指出将 iml 与 h2o 一起使用的解决方法或其他示例？

可重现的例子：

获得的错误：

谷歌搜索后我发现了这个

但是我们已经有了Pubspec.yaml 依赖和插件的文件。所以想知道.imlflutter中file的实际使用情况。