问题描述
我目前正在研究如何解释机器学习模型，我发现 PDPBox 包中的函数“pdp_plot”对于显示预测结果如何受到解释变量变化的影响非常有用。但是，我没有找到如何显示所有哑变量，包括在数据预处理步骤中丢弃的哑变量。
在我的初始数据集中，我有一个名为“Area”的解释变量，有 6 个唯一值：A、B、C、D、E、F。在创建虚拟变量并删除第一列后，用于训练我的 XGB 的数据集模型包括Area_B、Area_C、Area_D、Area_E、Area_F。
当使用PDPBox的'pdp_isolate'然后'pdp_plot'函数时，它显示了虚拟变量Area_B = 1的情况，然后是虚拟变量Area_C = 1的情况，然后是虚拟变量Area_D = 1的情况，等等. 但它没有显示所有这些虚拟变量 = 0 的情况的结果。有人也知道如何显示吗？
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解决方法
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