ML之PDP：基于FIFA Statistics(俄罗斯世界杯足球赛)球队比赛之星分类预测数据集利用DT决策树&RF随机森林+PDP部分依赖图可视化实现模型可解释性之详细攻略
目录
基于FIFA Statistics(俄罗斯世界杯足球赛)球队比赛之星分类预测数据集利用DT决策树&RF随机森林+PDP部分依赖图可视化实现模型可解释性
# 1、定义数据集
# 2、数据预处理
# 2.1、分离特征与标签
# 3、模型建立和训练
# 3.1、数据集切分# 3.2、模型训练
# 3.3、树模型可视化并保存图片
# 4、PDP实现模型可解释性
# (1)、单特征PDP可视化
# (2)、双特征交互PDP可视化
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# 1、定义数据集
数据集来源：Dataset：FIFA Statistics数据集(Predict FIFA Man of the Match预测国际足联最佳球员)的简介、下载、使用方法之详细攻略_一个处女座的程序猿的博客-CSDN博客
# 2、数据预处理
# 2.1、分离特征与标签
df_X Goal Scored Ball Possession % Attempts ... Yellow & Red Red Goals in PSO0 5 40 13 ... 0 0 01 0 60 6 ... 0 0 02 0 43 8 ... 0 0 03 1 57 14 ... 0 0 04 0 64 13 ... 0 0 0[5 rows x 18 columns]df_y 0True1 False2 False3True4 FalseName: Man of the Match, dtype: bool
# 3、模型建立和训练
# 3.1、数据集切分
# 3.2、模型训练
# 3.3、树模型可视化并保存图片
# 将dot数据保存为图片
# 4、PDP实现模型可解释性
# (1)、单特征PDP可视化
# (2)、双特征交互PDP可视化
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