Hola Jesús, La clave está tanto en incluir la explicatividad sobre una variable en concreto y por otro lado también que el modelo te devuelva "probabilidades" que si no te devuelve categorías. De esta forma funciona:
#---------------------------------------------------------------- model <- ranger(Species ~ ., data = iris, probability = TRUE) explanation <- explain(model, data=iris) expl_ranger <- model_profile(explanation, "Sepal.Length") plot(expl_ranger) #---------------------------------------------------------------- Gracias, Carlos Ortega www.qualityexcellence.es El lun, 18 ene 2021 a las 9:54, Jesús Para Fernández (< [email protected]>) escribió: > Buenas > > Estoy intentando usar Dalex para el conjunto de datos de Iris, pero no > consigo pintar de manera correcta la influencia de las variables en el > modelo. Para ello ,he creado el siguiente codigo > > > library(DALEX) > library(ranger) > model <- ranger(Species ~ .,iris) > model_info <- list(package = "ranger", ver = "0.12.1", type = > "classification") > > explanation <- explain(model, > data=iris, > y = iris$Species, > > label="Random Forest") > > > plot(model_profile(explanation)) > > > Creo que el problema esta en que no indico en la respuesta y en que > variable debo fijarme. ¿Es eso? > > Gracias! > > [[alternative HTML version deleted]] > > _______________________________________________ > R-help-es mailing list > [email protected] > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es > -- Saludos, Carlos Ortega www.qualityexcellence.es [[alternative HTML version deleted]] _______________________________________________ R-help-es mailing list [email protected] https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
