Альтернатива частичной зависимости сюжета?

Question

Насколько я вижу, sklearn устарел функциональность частичной зависимости .Я попытался запустить простой пример:

from sklearn.datasets import make_friedman1
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
from sklearn.inspection import partial_dependence
from sklearn.inspection import plot_partial_dependence

X, y = make_friedman1()
clf = GradientBoostingRegressor(n_estimators=10).fit(X, y)
plot_partial_dependence(clf, X, [0, (0, 1)]) 

Но мне возвращается следующее сообщение об ошибке: ImportError: No module named 'sklearn.inspection'

Для меня частичная зависимость (и предельные эффекты) строит графики очень важно (в сочетании с относительной важностью) для лучшего понимания результатов и прогнозов машинного обучения.

Есть ли альтернатива?Соответственно, как можно построить частичную зависимость?

Answer 1

Я думаю, что может быть путаница с версиями sklearn.Просто как предложение - я бы проверил ваш (например, import sklearn; sklearn.__version__).Например, если это v.0.20.3 , случайно - вы не ищете partial_dependence и plot_partial_dependence из sklearn.ensemble.partial_dependence вместо sklearn.inspection?