पहले इन दोनों का उत्तर देना:
विशेष रूप से, नकारात्मक मूल्यों का क्या मतलब है? कक्षा की सटीक भविष्यवाणी करने पर नकारात्मक प्रभाव डालने का क्या मतलब है?
यदि आप रैंडम फ़ॉरेस्ट पैकेज दस्तावेज़ में आंशिक प्लॉट की गणना कैसे करते हैं, इसकी परिभाषा को देखते हैं, तो कहते हैं कि प्लॉट मॉडल के परिप्रेक्ष्य से वर्ग की संभाव्यता पर चर के सापेक्ष लॉगिट योगदान को दर्शाते हैं। दूसरे शब्दों में नकारात्मक मान (y- अक्ष में) का अर्थ है कि सकारात्मक वर्ग मॉडल के अनुसार स्वतंत्र चर (x- अक्ष) के उस मूल्य के लिए कम संभावना है। इसी तरह सकारात्मक मूल्यों का मतलब है कि सकारात्मक वर्ग मॉडल के अनुसार स्वतंत्र चर के उस मूल्य के लिए अधिक संभावना है। स्पष्ट रूप से, शून्य का तात्पर्य मॉडल के अनुसार कक्षा की संभाव्यता पर कोई औसत प्रभाव नहीं है।
और इन आंकड़ों में से सबसे महत्वपूर्ण विशेषता क्या है, क्या यह अधिकतम मूल्य, प्रवृत्ति का आकार आदि है?
कर रहे हैं सुविधा महत्व को निर्धारित करने के लिए कई विभिन्न दृष्टिकोण और अधिकतम निरपेक्ष मूल्य सिर्फ एक सरल उपाय है। आमतौर पर, लोग आंशिक भूखंडों के आकार को देखते हुए यह समझने में जुट जाते हैं कि मॉडल चर से लेकर वर्ग लेबल तक के संबंधों के बारे में क्या सुझाव दे रहा है।
क्या आप अन्य भूखंडों के आंशिक भूखंडों के साथ आंशिक भूखंडों की तुलना कर सकते हैं?
इसका उत्तर कम काला और सफेद है। आप प्रत्येक प्लॉट के लिए निश्चित रूप से y- अक्ष की सीमा को देख सकते हैं; यदि एक चर पर आंशिक निर्भरता चर की पूरी श्रृंखला के लिए शून्य के पास है, जो आपको बताता है कि मॉडल का चर से वर्ग लेबल तक कोई संबंध नहीं है। आपके प्रश्न पर वापस, बड़ी सीमा, समग्र रूप से प्रभाव इस अर्थ में कि उनकी तुलना की जा सकती है।
मुझे मैक्सेंट के साथ कोई अनुभव नहीं है।
