1. 安装并导入库

确保安装与文档版本一致的 pdpbox（此处以 0.3.0 为例）：

bash

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pip install pdpbox==0.3.0

导入所需库：

python

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

2. 加载数据并训练模型

使用 pdpbox 内置的 Titanic 数据集：

python

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# 获取内置数据集
test_titanic = get_dataset.titanic()
titanic_data = test_titanic['data']
titanic_features = test_titanic['features']
titanic_model = test_titanic['rf_model']  # 预训练的随机森林模型

3. 计算交互式部分依赖

选择两个特征（如 Fare 和 Age）分析其交互作用：

python

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

绘制热力图

# 绘制交互式热力图
pdp.pdp_interact_plot(pdp_interact_out=interact,feature_names=['Fare', 'Age'],plot_type='contour',  # 可选 'grid' 或 'contour'x_quantile=True,      # 将 x 轴分位数显示为刻度plot_pdp=True         # 叠加显示单变量 PDP
)plt.title('PDP Interaction between Fare and Age')
plt.show()

@浙大疏锦行