72 lines
3.2 KiB
Markdown
72 lines
3.2 KiB
Markdown
---
|
||
title: "Partial Dependence Plots"
|
||
type: concept
|
||
tags: [model-interpretability, feature-analysis, model-visualization]
|
||
last_updated: 2026-04-25
|
||
---
|
||
|
||
## Definition
|
||
|
||
偏依赖图（Partial Dependence Plots，PDP）展示一个或两个特征与模型预测之间的边际关系——在控制其他特征后，该特征取不同值时模型输出的平均预测变化。核心假设：特征之间相对独立（独立PDP），否则需要 ICE 曲线（Individual Conditional Expectation）补充。
|
||
|
||
## Core Types
|
||
|
||
### 1D PDP（单特征）
|
||
- 固定其他特征不动，在目标特征的取值范围内计算模型平均预测
|
||
- 可视化：x 轴为特征值，y 轴为偏依赖值（边际预测效应）
|
||
- 用于：验证特征方向是否符合业务预期（单调递增/递减/U形）
|
||
|
||
### 2D PDP（特征交互）
|
||
- 两个特征同时变化，展示交互效应对预测的联合影响
|
||
- 用于：检测模型学习到的非预期特征交互（如 X₁ × X₂ 的非线性组合）
|
||
|
||
### ICE Curves（Individual Conditional Expectation）
|
||
- 每条线代表一个样本的偏依赖曲线（而非平均值）
|
||
- 解决 PDP 掩盖个体异质性的问题
|
||
- 与 PDP 结合：PDP 叠加 ICE 曲线，同时展示平均趋势和个体差异
|
||
|
||
## Usage
|
||
|
||
```python
|
||
from sklearn.inspection import PartialDependenceDisplay
|
||
|
||
# 1D PDP for single feature
|
||
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5))
|
||
PartialDependenceDisplay.from_estimator(
|
||
model, X, [feature_name],
|
||
grid_resolution=50, ax=ax
|
||
)
|
||
ax.set_title(f"Partial Dependence - {feature_name}")
|
||
fig.savefig(f"pdp_{feature_name}.png", dpi=150)
|
||
|
||
# 2D PDP for feature interaction
|
||
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))
|
||
PartialDependenceDisplay.from_estimator(
|
||
model, X, [(feat_a, feat_b)], ax=ax
|
||
)
|
||
fig.savefig(f"pdp_interact_{feat_a}_x_{feat_b}.png", dpi=150)
|
||
```
|
||
|
||
## Model QA 中的应用
|
||
|
||
Model QA Specialist 使用 PDP 进行以下审计：
|
||
1. **方向性验证**：检查 PDP 曲线方向是否符合业务领域知识（如"收入↑ → 违约概率↓"）
|
||
2. **非单调性检测**：识别模型在某些区间学习到的反直觉非单调关系
|
||
3. **交互效应识别**：2D PDP 检测 top correlated feature pairs 的交互效应
|
||
4. **跨时间稳定性**：对比 Train vs OOT 的 PDP 曲线，识别特征关系的时间漂移
|
||
5. **SHAP 交叉验证**：PDP 验证边际方向，SHAP 验证精确归因，两者互补
|
||
|
||
## Relationship
|
||
|
||
- **依赖** [[SHAP]]：SHAP 提供精确特征归因，PDP 提供趋势可视化；PDP 曲线形状与 SHAP beeswarm 的分布吻合
|
||
- **依赖** [[Population-Stability-Index]]：PSI 捕捉特征分布漂移，PDP 捕捉特征效应的变化，两者共同判断模型是否需要重训
|
||
- **支撑** [[Calibration-Testing]]：PDP 揭示的非线性关系可能是校准问题的根源
|
||
- **支撑** [[specialized-model-qa]]（Source）：Model QA Specialist 的特征分析核心工具
|
||
|
||
## Key Limitations
|
||
|
||
- **强交互效应**：当特征高度相关时，PDP 可能产生误导性结论（忽略其他特征的条件分布）
|
||
- **异质性掩盖**：个体 ICE 曲线与平均 PDP 的差异反映异质性，忽略可能遗漏关键子群体
|
||
- **分类变量**：需预先分箱，箱的划分方式影响结果解释
|
||
- **高维特征**：超过 2 个特征的交互需用 SHAP interaction values 或 ALE plots
|