天气因素对机器学习迁移意向的影响

14].定义（部分依赖）。假设特征X=X，X，···，Xp，索引为p={1，2，···，p}。LetSand及其互补的RBE子集，即S，R P∧ s∪ R=P∧ s∩ R=. 假设f（X）=f（XS，XR），f（X）对特征XSis，P DS（XS）=EXRf（XS，XR）的部分依赖性≈NNXi=1f（XS，xiR）（7）这是一个边际平均值，用于描述一组选定特征的影响。它近似为在互补集合XR中发生的每个实例（xiR）的预测在训练集中（X）的多个实例上的平均值。预印本——2014年12月8日（6,8）5（3,2）3（3,0）2（0,2）5（2,3）4（1,3）2（1,1）2（0,2）6×-5 + 8 × -7 = -86-8-6-2-8-4-2 -214 × -86-（5×）-8 + 5 × -8 + 4 × -4)= -1108-18x xx-8x x实例数：wj（wY-esj，wNoj）节点的贡献：cj=Pi∈{Yes，No}wijNodes的重要性：nj=wjcj-主键∈{j}WKCK的子图A.6：计算图A中DT中特征重要性所需的五个元素。（7）的计算需要传递每一组X的联合值的数据。这可能是计算性的，因此，部分依赖关系通常不会使用三个以上的特征进行计算。幸运的是，pds（XS=yes）pds（XS=no）。实例海外网络）。根据用于计算部分相关性的不同值，我们可以绘制一张图表，其中包含x轴上的测试值和y轴上的部分相关性输出。绘图的作用是显示每个特征值驱动结果的方向（朝向标签“是”或“否”）。

该图显示了与其他特征的平均效果相关的特征效果。预印本——12月8日，2020age hhsizemabr=是干旱移动1年轻大的是粗糙的是年轻大的是粗糙的是中间大的是粗糙的是中间大的是粗糙的是中间小的是柔软的是年轻中的是粗糙的是年轻小的是柔软的10岁中的是柔软的11岁中的是柔软的12岁中的是粗糙的13岁中大的是柔软的14岁中的是的刺耳的是预测的是刺耳的是刺耳的是刺耳的是刺耳的是刺耳的是刺耳的是刺耳的是刺耳的是刺耳的是刺耳的是刺耳的是刺耳的是刺耳的是刺耳的是刺耳的不是刺耳的不是刺耳的不是刺耳的不是刺耳的不是刺耳的不是刺耳的不是刺耳的不是刺耳的不是刺耳的不是刺耳的不是刺耳的不是刺耳的不是刺耳的不是刺耳的不是刺耳的不是刺耳的不是刺耳的不是刺耳的不是刺耳的不是刺耳的不是刺耳的不是刺耳的不是刺耳的不是刺耳的不是中-中-中-大-中-大-中-大-软-中-旧-中-粗-粗-粗-粗-粗-粗-粗-粗-粗-粗-粗-粗-粗-粗-粗-粗-粗-粗-粗-粗-粗-粗-粗-粗-粗-粗-粗-粗-粗-粗-粗-粗-粗-粗-粗-粗-粗-粗-粗-粗-粗-粗-粗-粗-粗-粗-粗-粗-粗-粗-粗-粗-粗-粗-粗-粗-粗-粗-粗-粗-粗-粗-粗-粗，与相对特征重要性（RFI）方法的结果类似。我们还观察到，国际移动受较长的SPEI（例如18、24）的影响更大，而一般移动受较短的SPEI（例如2、3、12）的影响，SPEI校准测量某个特征值被置换后模型预测误差的增加。置换断裂值增加了模型误差，因为这意味着模型依赖于该特征进行预测。