1. 安裝并導入庫

確保安裝與文檔版本一致的?pdpbox（此處以?0.3.0?為例）：

bash

復制

下載

pip install pdpbox==0.3.0

導入所需庫：

python

復制

下載

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from pdpbox import pdp, get_dataset, info_plots
import matplotlib.pyplot as plt

2. 加載數據并訓練模型

使用?pdpbox?內置的 Titanic 數據集：

python

復制

下載

# 獲取內置數據集
test_titanic = get_dataset.titanic()
titanic_data = test_titanic['data']
titanic_features = test_titanic['features']
titanic_model = test_titanic['rf_model']  # 預訓練的隨機森林模型

3. 計算交互式部分依賴

選擇兩個特征（如?Fare?和?Age）分析其交互作用：

python

復制

下載

# 生成交互式 PDP 數據
interact = pdp.pdp_interact(model=titanic_model,dataset=titanic_data,model_features=titanic_features,features=['Fare', 'Age']
)

繪制熱力圖

# 繪制交互式熱力圖
pdp.pdp_interact_plot(pdp_interact_out=interact,feature_names=['Fare', 'Age'],plot_type='contour',  # 可選 'grid' 或 'contour'x_quantile=True,      # 將 x 軸分位數顯示為刻度plot_pdp=True         # 疊加顯示單變量 PDP
)plt.title('PDP Interaction between Fare and Age')
plt.show()

@浙大疏錦行