DAY 36 官方文档的阅读

Python 学习：文件的规范拆分和写法（零基础友好版）

先把今天的 4 个核心知识点拆成小步骤 ，用大白话 + 具体例子 + 代码 讲解，保证零基础也能看懂。先明确一个核心：今天的内容是为了让你学会找官方资料、看懂类的使用、理解绘图的底层逻辑，这些都是写规范 Python 代码的基础。

知识点 1：官方文档的检索方式（GitHub + 官网）

首先要明白：官方文档是最权威的学习资料 ，比网上随便找的教程靠谱 10 倍，因为它是开发这个库 / 语言的人写的。我们需要学两种检索方式：Python 本身的官网文档 和第三方库的 GitHub 文档。

1.1 先搞懂两个概念

Python 官网 ：管 Python 语言本身（比如print、open、list这些内置功能）和官方标准库（比如os、sys、json）的文档。
GitHub ：管大部分第三方库（比如绘图的matplotlib、数据分析的pandas）的源码和文档（因为这些库是开源的，存在 GitHub 上）。

1.2 方式 1：Python 官网文档的检索（步骤 + 例子）

步骤 1：进入 Python 官网文档入口

官网地址：https://www.python.org/
找到顶部导航栏的Documentation （文档），点击进入（比如选 "Python 3.x Documentation"）。小贴士：零基础选最新的稳定版（比如 3.11），不要选老版本（比如 2.7，已经淘汰了）。

步骤 2：检索你想查的内容

官网文档有两种检索方式：

方式 A：用搜索框（最直接） 比如你想查 "文件操作的open函数怎么用"，直接在文档页面的搜索框输入open，回车就能找到对应的说明。
方式 B：按模块分类找 比如想查os模块（处理文件路径），可以在文档的 "Library Reference"（库参考）里找到os模块的入口。

例子：查`open`函数的官方文档

打开 Python 官网文档：https://docs.python.org/3/
在页面顶部的搜索框输入open，点击搜索图标。
找到 "Built-in Functions: open (file, mode='r', buffering=-1, encoding=None, ...)" 这个条目，点进去就是open函数的详细说明（参数、用法、示例）。

1.3 方式 2：GitHub 文档的检索（步骤 + 例子）

步骤 1：明白 GitHub 是什么

简单说：GitHub 是程序员的代码仓库 ，大部分 Python 第三方库（比如matplotlib）的源码、使用文档、示例代码都存在这里。

步骤 2：找第三方库的 GitHub 仓库

有两种方法：

方法 A：直接在 GitHub 搜索库名 GitHub 官网：https://github.com/在搜索框输入库名（比如matplotlib），回车后第一个结果通常就是官方仓库（看头像 / 名称是否是官方，比如matplotlib/matplotlib）。
方法 B：从库的官网找 GitHub 链接 比如matplotlib的官网：https://matplotlib.org/，页面底部 / 顶部会有 "GitHub" 的链接，直接点进去就行。

步骤 3：在 GitHub 仓库里找文档

每个 GitHub 仓库里有几个关键文件 / 文件夹，是学习的重点：

名称	作用
`README.md`	项目的入门说明书（必看！包含安装方法、基本用法、核心功能）
`docs`文件夹	详细的官方文档（比 README 更全面）
`examples`文件夹	示例代码（直接跑就能看效果）

例子：找`matplotlib`的 GitHub 文档

打开 GitHub，搜索matplotlib，进入matplotlib/matplotlib仓库。
先看README.md：里面会告诉你怎么安装matplotlib，还有最简单的绘图例子。
想找详细文档？点docs文件夹，或者看 README 里的 "Documentation" 链接（会跳转到专门的文档网站）。

知识点 2：官方文档的阅读和使用 ------ 安装的包和文档为同一个版本

这是新手最容易踩的坑 ！比如你装了matplotlib 3.7，但看的是matplotlib 3.9的文档，里面的某个函数在 3.7 里没有，运行代码就会报错。

核心逻辑：版本一致 = 避免报错

我们分 3 步走，保证包和文档版本一致：

步骤 1：查看本地已安装包的版本

有两种方法（推荐用代码，更直观）：

方法 A：用`pip`命令（在电脑的命令行 / 终端里输）

方法 B：在 Python 代码里查看（更推荐，不用记命令）

python 复制代码

# 导入要查的库
import matplotlib
import pandas

# 打印版本号（__version__是库的内置属性，大部分库都有）
print("matplotlib版本：", matplotlib.__version__)
print("pandas版本：", pandas.__version__)

步骤 2：找到对应版本的官方文档

情况 1：Python 官网文档

在 Python 文档页面的顶部，有版本选择下拉框（比如 "3.11"），选你本地的 Python 版本即可（比如你装的是 Python 3.10，就选 3.10）。

情况 2：第三方库文档

方法 A：库的文档官网选版本 比如matplotlib的文档官网：https://matplotlib.org/，页面顶部有版本选择（比如 3.7.1）。
**方法 B：GitHub 仓库选版本（tag）**在 GitHub 仓库的页面，找到 "Releases" 或 "Tags"（通常在页面右侧），点击后选你本地的版本号，就能看到对应版本的文档和代码。

步骤 3：安装指定版本的包（如果版本不一致）

如果你的本地包版本和文档版本不一样，用pip install 包名==版本号安装指定版本：

小贴士：如果安装失败，先输pip uninstall 包名卸载旧版本，再装新版本。

知识点 3：类的关注点 ------ 实例化参数、方法参数、方法返回值

首先用大白话解释类 ：类是一个模板，比如 "狗" 这个类，定义了狗有 "名字、颜色" 这些属性，还有 "叫、跑" 这些行为；实例是根据模板创建的具体对象，比如 "大黄" 这个具体的狗。

我们重点关注类的 3 个核心点，用一个完整的例子讲明白。

3.1 关注点 1：实例化所需要的参数

实例化 ：用类创建具体对象的过程（比如dog1 = Dog("大黄", "黄色")）。这些参数是在类的__init__方法里定义的（__init__是类的初始化方法，用来给对象设置属性）。

关键知识点：

__init__方法的第一个参数必须是self（代表实例本身，不用传参，Python 会自动传）。
后面的参数是实例化时需要传的参数（可以设默认值，变成可选参数）。

3.2 关注点 2：普通方法所需要的参数

普通方法：类里定义的函数，用来实现对象的行为（比如狗叫）。

关键知识点：

普通方法的第一个参数必须是self（代表实例本身）。
后面的参数是调用方法时需要传的参数。

3.3 关注点 3：普通方法的返回值

返回值 ：方法执行后返回的结果（用return语句实现），可以是数字、字符串、列表等。

3.4 完整例子（代码 + 解释）

python 复制代码

# 定义一个"狗"类（模板）
class Dog:
    # __init__方法：初始化对象的属性，这里是实例化的参数
    # 参数说明：self（必选，代表实例）、name（必选，狗的名字）、color（可选，默认白色）
    def __init__(self, name, color="白色"):
        # 给实例设置属性（self.属性名 = 参数）
        self.name = name  # 名字属性
        self.color = color  # 颜色属性

    # 普通方法1：狗叫（有参数）
    # 参数：self、sound（叫的声音，必选）
    def bark(self, sound):
        # 打印狗叫的声音
        print(f"{self.name}发出了{sound}的声音！")

    # 普通方法2：获取狗的信息（有返回值）
    # 参数：只有self（不需要传其他参数）
    def get_info(self):
        # 返回值：字符串（包含名字和颜色）
        return f"狗的名字是{self.name}，颜色是{self.color}"

# ---------------------- 实例化和调用方法 ----------------------
# 实例化1：传2个参数（name="大黄"，color="黄色"）
dog1 = Dog("大黄", "黄色")
# 实例化2：只传name参数（color用默认值"白色"）
dog2 = Dog("小白")

# 调用普通方法1：bark（需要传sound参数）
dog1.bark("汪汪汪")  # 输出：大黄发出了汪汪汪的声音！
dog2.bark("嗷嗷嗷")  # 输出：小白发出了嗷嗷嗷的声音！

# 调用普通方法2：get_info（不需要传参，获取返回值）
info1 = dog1.get_info()
info2 = dog2.get_info()
print(info1)  # 输出：狗的名字是大黄，颜色是黄色
print(info2)  # 输出：狗的名字是小白，颜色是白色

逐行解释重点：

class Dog:：定义一个名为 Dog 的类。
def __init__(self, name, color="白色")：
- self：代表创建的实例本身（比如 dog1、dog2）。
- name：实例化时必须传的参数（比如 "大黄"）。
- color="白色"：默认参数，实例化时可以不传（比如 dog2）。
self.name = name：把传入的 name 参数赋值给实例的 name 属性（这样 dog1 就有了 name 属性，值是 "大黄"）。
def bark(self, sound)：普通方法，第一个参数是 self，第二个是 sound（调用时要传，比如 "汪汪汪"）。
def get_info(self)：普通方法，没有其他参数，用return返回了一个字符串。

知识点 4：绘图的理解 ------ 对底层库的调用

4.1 先搞懂核心逻辑（大白话）

Python 里的绘图库（比如matplotlib）就像手机的拍照功能：

你拍照时，只需要点快门，不用懂相机的光学原理、传感器技术（这是底层的东西）。
绘图库就是把复杂的底层绘图逻辑 封装成了简单的函数（比如plt.plot()），你只用调用这些函数，就能画出图来。

底层库 ：比如matplotlib的底层会调用 C 语言的绘图库（如Agg）、Python 的numpy（处理数值计算），这些都是你不用关心的，绘图库已经帮你处理好了。

4.2 绘图的基本流程（5 步走）

以最常用的matplotlib为例，绘图的核心步骤是：

导入绘图库（调用库的入口）。
准备数据（x 轴、y 轴的数值）。
调用绘图方法（画折线、柱状图等）。
设置图形属性（标题、坐标轴标签等）。
显示 / 保存图形（最终输出）。

4.3 完整例子（画一个简单的折线图）

python 复制代码

# 步骤1：导入绘图库（plt是约定俗成的别名，方便调用）
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np  # 底层数值计算库，matplotlib会调用它

# 步骤2：准备数据（x轴是0到4的整数，y轴是x的平方）
x = np.array([0, 1, 2, 3, 4])  # x轴数据
y = x ** 2  # y轴数据（0²=0，1²=1，2²=4，3²=9，4²=16）

# 步骤3：调用绘图方法（plt.plot()是画折线的方法，底层调用了numpy和Agg库）
plt.plot(x, y, color="red", linewidth=2)  # 画折线，设置颜色和线宽

# 步骤4：设置图形属性（标题、坐标轴标签）
plt.title("简单的折线图（x的平方）")  # 标题
plt.xlabel("x轴")  # x轴标签
plt.ylabel("y轴（x²）")  # y轴标签

# 步骤5：显示图形（plt.show()会调用底层的显示库，比如TkAgg）
plt.show()

解释底层调用逻辑：

当你写plt.plot(x, y)时，matplotlib会先调用numpy处理 x 和 y 的数值（比如把列表转成高效的数组）。
然后调用底层的渲染库（比如Agg）把折线画在内存里。
最后plt.show()调用电脑的图形界面库（比如 Windows 的 GDI、Linux 的 X11）把图形显示在屏幕上。

4.4 扩展：上层库对底层库的调用

比如seaborn（更美观的绘图库）是基于 matplotlib 封装的 ，它的底层还是调用matplotlib的方法：

python 复制代码

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# seaborn的绘图方法，底层调用了matplotlib的plt.plot()
sns.lineplot(x=[0,1,2,3], y=[0,1,4,9])
plt.show()

简单说：上层库调用底层库，底层库处理具体的绘图逻辑，你只用调用上层库的简单函数就行。

总结（零基础友好版）

官方文档：Python 官网查内置功能，GitHub 查第三方库，一定要看对应版本。
类的使用：重点看实例化参数（__init__里的）、方法参数（第一个是 self）、方法返回值（return）。
绘图：绘图库封装了底层逻辑，你只用按 "导入库→准备数据→画图→设置属性→显示" 的步骤来就行。

如何选择适合的数据集和模型？（零基础友好版）

作为零基础学习者，选择数据集和模型的核心原则是：匹配任务目标 + 适配工具特性（比如 PDPbox） + 新手友好。简单说就是 "挑简单的、能直接用的、和你要做的事匹配的"。

我会把这个问题拆成 **「数据集选择」和「模型选择」** 两部分，结合你之前用 PDPbox 绘图的场景，给出具体的选择方法、原则和例子，保证你一看就懂、一用就会。

一、先选数据集：新手优先 "躺平式选择"（不用自己造数据、洗数据）

数据集是分析的基础，新手最容易踩的坑是选了 "脏数据"（有大量缺失值、复杂文本特征）或 "超大数据"（跑起来慢）。我们按 **「任务类型」+「新手原则」** 来选。

1. 第一步：先定「任务类型」（数据集要和任务匹配）

不同的任务对应不同的数据集，先明确你想做什么，再选数据集：

任务类型	目标（简单说）	例子	对应数据集特点
回归任务	预测数值（比如房价、销量、温度）	预测房价、预测商品销量	目标列是数字（如 100 万、500 件）
分类任务	预测类别（比如是否患病、花的种类）	识别鸢尾花种类、判断邮件是否是垃圾邮件	目标列是类别（如 "山鸢尾""垃圾邮件"）
聚类任务	给数据分群（不用提前知道类别）	给客户分群、给商品分群	没有目标列，只有特征列

小贴士：结合PDPbox 作业（模型可解释性）， 优先选回归或二分类任务的数据集，PDP 图的结果更直观。

2. 第二步：新手选数据集的 4 个黄金原则（避坑关键）

原则 1：优先选内置数据集（不用洗数据，直接用）

新手别自己爬数据、别找网上的 "原始数据"（比如电商评论、医疗数据），这些数据有缺失值、异常值，清洗起来超麻烦。优先选以下地方的内置数据集：

sklearn 内置数据集 （最推荐）：https://scikit-learn.org/stable/datasets.html特点：已经清洗好，样本量适中（几百到几千条），特征类型简单（数值为主）。代表：
- 回归：加州房价（fetch_california_housing）、波士顿房价（注意：部分版本 sklearn 已移除，用加州房价替代）
- 分类：鸢尾花（load_iris）、红酒分类（load_wine）、乳腺癌分类（load_breast_cancer）
seaborn 内置数据集 ：https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.load_dataset.html特点：表格形式，更贴近实际业务，比如小费数据（tips）、航班数据（flights）。

原则 2：数据量适中（几千条样本就够了）

太少：比如只有几十条样本，模型学不到规律，结果没意义。
太多：比如几十万条，新手的电脑跑起来慢，甚至卡死。
推荐：500~5000 条样本，既够模型学习，又跑得飞快。

原则 3：特征类型以数值为主（避免复杂的文本 / 类别特征）

新手别碰：文本特征（比如用户评论）、高基数类别特征（比如省份、职业，有几十种类别），这些需要做 "编码""分词" 等额外处理，容易出错。优先选：数值特征（比如收入、年龄、房间数），直接导入就能用。

原则 4：匹配工具特性（比如 PDPbox）

PDPbox 是用于机器学习模型可解释性的工具，所以数据集要满足：

必须是结构化数据（表格形式，行是样本，列是特征），不能是图像、音频、文本（PDPbox 不支持）。
特征和目标之间有明显的关联（比如收入和房价正相关），这样画出来的 PDP 图才有意义，不会是一条平线。

3. 新手数据集推荐清单（直接抄作业）

任务类型	推荐数据集	特点	适用场景
回归	sklearn - 加州房价	8 个数值特征，2 万条样本，目标是房价中位数	PDPbox 单特征 / 双特征图
分类	sklearn - 鸢尾花	4 个数值特征，150 条样本，目标是 3 种花的种类	PDPbox 看特征对分类的影响
分类	sklearn - 乳腺癌分类	30 个数值特征，569 条样本，目标是良性 / 恶性	PDPbox 二分类场景
回归	seaborn-tips	7 个特征（数值 + 少量简单类别），244 条样本，目标是小费金额	PDPbox 看消费金额对小费的影响

二、再选模型：新手优先 "开箱即用" 的模型（不用调参，直接跑）

模型是用来学习数据规律的工具，选择的核心是「匹配任务类型」+「适配数据集」+「新手友好」。尤其结合 PDPbox 的使用，模型选择还要考虑工具的支持度。

1. 第一步：先匹配「任务类型」（模型类型不能错）

不同任务对应不同的模型，选反了会直接报错：

任务类型	新手推荐模型	模型作用
回归	线性回归（LinearRegression）、随机森林回归（RandomForestRegressor）	预测数值
分类	逻辑回归（LogisticRegression）、随机森林分类（RandomForestClassifier）	预测类别

小贴士：随机森林是新手的 "万能模型"，不管回归还是分类都能用，而且对数据的非线性关系适应力强，画出来的 PDP 图也更有意义。

2. 第二步：新手选模型的 4 个黄金原则

原则 1：优先选 "开箱即用" 的模型（默认参数就能跑）

新手别碰复杂模型（比如 XGBoost、LightGBM、神经网络），这些模型需要调参（比如学习率、树的数量），调不好反而效果差。优先选：

线性模型（线性回归、逻辑回归）：原理简单，结果易解释，适合特征和目标有线性关系的场景。
树模型（决策树、随机森林）：不用对数据做预处理（比如标准化），对非线性关系友好，是 PDPbox 的 "最佳搭档"。

原则 2：适配数据集特性

数据集特点	推荐模型	原因
特征和目标是线性关系（比如温度越高，销量越高）	线性回归 / 逻辑回归	模型简单，计算快，解释性强
特征和目标是非线性关系（比如收入到一定值后，房价增长变慢）	随机森林	能捕捉复杂的非线性规律
数据集小（几百条样本）	决策树 / 逻辑回归	不容易过拟合（模型学歪）
数据集大（几千条样本）	随机森林	泛化能力强（预测更准）

原则 3：匹配工具特性（比如 PDPbox）

PDPbox 对不同模型的支持度不同，新手优先选树模型（随机森林、决策树），原因：

计算速度快：树模型计算 PDP 值的效率比线性模型高，尤其数据量稍大时。
结果更直观：树模型能捕捉非线性关系，PDP 图会有明显的趋势（比如上升、下降、平缓），而线性模型的 PDP 图通常是一条直线，虽然也能用，但趣味性和分析价值稍低。
兼容性好：PDPbox 对树模型的支持最完善，几乎不会报错。

原则 4：先简单后复杂（逐步进阶）

新手学习的顺序应该是：线性回归/逻辑回归 → 决策树 → 随机森林 → XGBoost/LightGBM先把简单模型用熟，理解模型的基本逻辑，再尝试复杂模型，不要一步到位。

3. 新手模型推荐清单（结合 PDPbox）

任务类型	首选模型	次选模型	不推荐（新手）
回归	随机森林回归（RandomForestRegressor）	线性回归（LinearRegression）	XGBRegressor、神经网络
分类	随机森林分类（RandomForestClassifier）	逻辑回归（LogisticRegression）	XGBClassifier、SVM（支持向量机）

三、实战搭配：数据集 + 模型的最佳组合（直接用）

结合你之前的 PDPbox 作业，我给你整理了 3 个 "开箱即用" 的组合，抄代码就行：

组合 1：回归任务（最推荐）

数据集 ：sklearn 加州房价（fetch_california_housing）
模型：随机森林回归（RandomForestRegressor）
优势：特征和目标关联明显，PDP 图趋势清晰，新手易理解。

组合 2：分类任务

数据集 ：sklearn 鸢尾花（load_iris）
模型：随机森林分类（RandomForestClassifier）
优势：样本量小，运行快，能看特征对花种类分类的影响。

组合 3：二分类任务

数据集 ：sklearn 乳腺癌分类（load_breast_cancer）
模型：随机森林分类（RandomForestClassifier）
优势：实际业务场景（医疗），PDP 图有实际分析价值。

四、新手避坑小贴士

别追求 "完美数据"：新手的目标是跑通代码、理解逻辑，不是做精准的数据分析，所以用内置数据集就够了。
别死磕复杂模型 ：随机森林的默认参数对新手来说足够用，不用调参（比如n_estimators=100是默认值，直接用）。
别选不匹配的工具：比如用 PDPbox 分析图像数据，这是不可能的，工具和数据 / 模型要匹配。
验证是否合适的简单方法：跑通代码后，看 PDP 图有没有明显趋势（不是平线），模型预测准确率 / 得分不用太高（新手不用追求 99%）。

五、总结：选择的核心流程（一步一步来）

定任务：先确定是回归还是分类（新手优先回归）。
选数据：选 sklearn/seaborn 的内置数据集，数值特征为主，样本量适中。
选模型：优先随机森林（回归 / 分类），其次线性模型。
验效果：跑通代码，看 PDP 图是否有意义，不用追求高精度。

这样的选择逻辑，既符合零基础的学习节奏，又能和你之前学的类的调用、PDPbox 绘图结合起来，形成完整的知识链～

作业：参考 pdpbox 官方文档中的其他类，绘制相应的图，任选即可

作业实现：使用 PDPbox 绘制部分依赖图（PDP）

作为零基础学习者，我会选PDPbox 中最常用、最易理解的PDPIsolate类 （单特征部分依赖图）来完成绘图作业。整个过程会从环境准备→文档检索→代码实现→结果解释一步步拆解，保证你能跟着做、看得懂。

一、先搞懂：PDPbox 是什么？

PDPbox 是 Python 中用于机器学习模型可解释性 的库，核心功能是绘制部分依赖图（Partial Dependence Plot, PDP） ：它能展示单个特征 或两个特征的交互对模型预测结果的影响，简单说就是 "看某个特征变了，模型预测结果会怎么变"。

二、步骤 1：环境准备（安装 + 版本核对）

1. 安装 PDPbox 及相关依赖

PDPbox 依赖pandas、numpy、scikit-learn（机器学习库）、matplotlib（绘图底层库），先在命令行 / 终端安装：

2. 核对版本（保证文档和包版本一致）

安装后，用代码查看版本，确保后续文档和版本匹配：

python 复制代码

# 导入库
import pdpbox
import sklearn
import pandas as pd

# 打印版本号
print("PDPbox版本：", pdpbox.__version__)
print("Scikit-learn版本：", sklearn.__version__)

预期结果 ：PDPbox 版本为0.2.1（这是比较稳定的版本，文档也齐全）。

三、步骤 2：检索 PDPbox 的官方文档（找`PDPIsolate`类的用法）

1. 找 PDPbox 的官方文档

GitHub 仓库 （核心）：https://github.com/SauceCat/PDPbox（官方源码 + 文档）
官方文档地址 ：https://pdpbox.readthedocs.io/en/latest/（详细的 API 说明）

2. 定位`PDPIsolate`类的关键信息

在文档中找到PDPIsolate类，重点看 3 个核心点（对应之前学的类的关注点）：

关注点	文档中的关键信息
实例化参数	`model`（训练好的机器学习模型）、`dataset`（数据集）、`model_features`（模型的特征列表）、`feature`（要分析的单个特征名）
普通方法	`pdp_isolate.fit()`（计算部分依赖值）、`pdp_isolate.plot()`（绘制图形）
方法返回值	`fit()`无显式返回值（内部计算数据），`plot()`返回绘图的轴对象（可用于后续调整）

四、步骤 3：代码实现（绘制单特征部分依赖图）

我们用加州房价数据集 （sklearn 内置的回归数据集），训练一个随机森林回归模型，然后用PDPIsolate绘制 "平均收入" 这个特征对房价预测的影响。

完整代码（带详细注释）

python 复制代码

# ---------------------- 步骤1：导入所需库 ----------------------
# PDPbox的核心模块
from pdpbox import pdp
# sklearn的数据集和模型
from sklearn.datasets import fetch_california_housing
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd

# ---------------------- 步骤2：加载并预处理数据 ----------------------
# 加载加州房价数据集（返回的是字典格式）
housing = fetch_california_housing()
# 把数据转换成DataFrame（方便后续处理）
housing_df = pd.DataFrame(housing.data, columns=housing.feature_names)
# 添加目标变量（房价中位数）
housing_df['MedHouseVal'] = housing.target

# 划分训练集和测试集（模型训练用）
X = housing_df.drop('MedHouseVal', axis=1)  # 特征数据
y = housing_df['MedHouseVal']  # 目标变量
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# ---------------------- 步骤3：训练机器学习模型 ----------------------
# 初始化随机森林回归模型（简单易上手，不用调参）
rf_model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
# 用训练集训练模型
rf_model.fit(X_train, y_train)

# ---------------------- 步骤4：实例化PDPIsolate类（核心） ----------------------
# 选择要分析的特征："MedInc"（居民平均收入，这个特征对房价影响大，结果直观）
feature_name = 'MedInc'

# 实例化PDPIsolate对象（对应文档中的实例化参数）
pdp_isolate = pdp.pdp_isolate(
    model=rf_model,  # 训练好的模型
    dataset=X_test,  # 用于计算的数据集（测试集即可）
    model_features=X.columns.tolist(),  # 模型的所有特征名列表
    feature=feature_name  # 要分析的单个特征
)

# ---------------------- 步骤5：计算部分依赖值并绘图 ----------------------
# 计算部分依赖值（调用fit方法，文档中是pdp_isolate.fit()，这里pdp_isolate已经包含了fit的结果）
# 绘制部分依赖图（调用plot方法）
fig, axes = pdp_isolate.plot(
    figsize=(10, 6),  # 图形大小
    title=f'部分依赖图：{feature_name}对房价的影响',  # 图形标题
    plot_lines=True,  # 显示每个样本的ICE曲线（个体条件期望，可选）
    frac_to_plot=0.5  # 随机显示50%的样本ICE曲线，避免图形太乱
)

五、代码解释（零基础友好版）

1. 数据加载部分

fetch_california_housing()：从 sklearn 获取加州房价数据集，包含房屋的 8 个特征（比如平均收入、房屋年龄、房间数等）和目标变量（房价中位数）。
转换成 DataFrame：是为了用表格形式处理数据，更直观。

2. 模型训练部分

RandomForestRegressor：随机森林模型，是一种常用的机器学习模型，不需要复杂的参数调整，适合新手。
fit()：训练模型，让模型学习 "特征和房价的关系"。

3. PDPIsolate 核心部分

pdp.pdp_isolate()：其实是PDPIsolate类的便捷调用方法（文档里也推荐这么用），参数里：
- model：告诉 PDPbox 用哪个模型来计算依赖关系。
- dataset：用哪个数据集来计算（测试集即可，因为训练集已经用来训练模型了）。
- model_features：模型的所有特征名，保证特征对应正确。
- feature：要分析的特征（这里选 "平均收入"，因为收入对房价影响最明显）。

4. 绘图部分

pdp_isolate.plot()：调用绘图方法，参数里：
- plot_lines=True：除了显示平均的部分依赖曲线（蓝色粗线），还显示每个样本的 ICE 曲线（灰色细线），能看到个体的差异。
- frac_to_plot=0.5：只显示 50% 的样本曲线，避免图形太拥挤。

六、运行结果及解读

1. 图形样子

你会看到一个折线图：

x 轴 ：居民平均收入（MedInc）的取值。
y 轴：模型预测的房价中位数。
蓝色粗线 ：部分依赖曲线（所有样本的平均情况）。
灰色细线 ：ICE 曲线（每个样本的个体情况）。

2. 结果解读

随着居民平均收入的增加，房价的预测值明显上升，这符合常识（收入越高，房价越高）。
当收入达到一定值后，房价的增长速度变慢（曲线变平缓），说明收入对房价的影响有上限。

七、拓展：如果想画双特征交互图（`PDPInteract`类）

如果你想尝试更进阶的，可使用PDPInteract类绘制两个特征的交互影响（比如 "平均收入" 和 "房屋年龄" 的交互），核心代码只需替换第四步和第五步：

python 复制代码

# 选择两个要分析的特征
feature_names = ['MedInc', 'HouseAge']

# 实例化PDPInteract对象
pdp_interact = pdp.pdp_interact(
    model=rf_model,
    dataset=X_test,
    model_features=X.columns.tolist(),
    features=feature_names
)

# 绘制交互图
fig, axes = pdp_interact.plot(
    figsize=(12, 8),
    title='部分依赖交互图：收入和房屋年龄对房价的影响'
)

这个图会是一个热力图，能看到两个特征共同对房价的影响。

八、新手避坑小贴士

数据格式：PDPbox 要求数据集是 DataFrame 或数组，且特征名必须和模型训练时的一致。
模型类型：PDPbox 支持大部分机器学习模型（树模型、线性模型等），但不支持深度学习模型（如神经网络）。
版本问题 ：如果报错，优先检查 PDPbox 版本是否为0.2.1，sklearn 版本是否兼容（推荐1.2.2左右）。

这样一步步下来，不仅完成了作业，还能理解 PDPbox 的核心用法，以及类的实例化、方法调用的逻辑～

浙大疏锦行

DAY 36 官方文档的阅读

Python 学习：文件的规范拆分和写法（零基础友好版）

知识点 1：官方文档的检索方式（GitHub + 官网）

1.1 先搞懂两个概念

1.2 方式 1：Python 官网文档的检索（步骤 + 例子）

步骤 1：进入 Python 官网文档入口

步骤 2：检索你想查的内容

例子：查open函数的官方文档

1.3 方式 2：GitHub 文档的检索（步骤 + 例子）

步骤 1：明白 GitHub 是什么

步骤 2：找第三方库的 GitHub 仓库

步骤 3：在 GitHub 仓库里找文档

例子：找matplotlib的 GitHub 文档

知识点 2：官方文档的阅读和使用 ------ 安装的包和文档为同一个版本

核心逻辑：版本一致 = 避免报错

步骤 1：查看本地已安装包的版本

方法 A：用pip命令（在电脑的命令行 / 终端里输）

方法 B：在 Python 代码里查看（更推荐，不用记命令）

步骤 2：找到对应版本的官方文档

情况 1：Python 官网文档

情况 2：第三方库文档

步骤 3：安装指定版本的包（如果版本不一致）

知识点 3：类的关注点 ------ 实例化参数、方法参数、方法返回值

3.1 关注点 1：实例化所需要的参数

关键知识点：

3.2 关注点 2：普通方法所需要的参数

关键知识点：

3.3 关注点 3：普通方法的返回值

3.4 完整例子（代码 + 解释）

逐行解释重点：

知识点 4：绘图的理解 ------ 对底层库的调用

4.1 先搞懂核心逻辑（大白话）

4.2 绘图的基本流程（5 步走）

4.3 完整例子（画一个简单的折线图）

解释底层调用逻辑：

4.4 扩展：上层库对底层库的调用

总结（零基础友好版）

如何选择适合的数据集和模型？（零基础友好版）

一、先选数据集：新手优先 "躺平式选择"（不用自己造数据、洗数据）

1. 第一步：先定「任务类型」（数据集要和任务匹配）

2. 第二步：新手选数据集的 4 个黄金原则（避坑关键）

原则 1：优先选内置数据集（不用洗数据，直接用）

原则 2：数据量适中（几千条样本就够了）

原则 3：特征类型以数值为主（避免复杂的文本 / 类别特征）

原则 4：匹配工具特性（比如 PDPbox）

3. 新手数据集推荐清单（直接抄作业）

二、再选模型：新手优先 "开箱即用" 的模型（不用调参，直接跑）

1. 第一步：先匹配「任务类型」（模型类型不能错）

2. 第二步：新手选模型的 4 个黄金原则

原则 1：优先选 "开箱即用" 的模型 （默认参数就能跑）

原则 2：适配数据集特性

原则 3：匹配工具特性（比如 PDPbox）

原则 4：先简单后复杂（逐步进阶）

3. 新手模型推荐清单（结合 PDPbox）

三、实战搭配：数据集 + 模型的最佳组合（直接用）

组合 1：回归任务（最推荐）

组合 2：分类任务

组合 3：二分类任务

四、新手避坑小贴士

五、总结：选择的核心流程（一步一步来）

作业：参考 pdpbox 官方文档中的其他类，绘制相应的图，任选即可

作业实现：使用 PDPbox 绘制部分依赖图（PDP）

一、先搞懂：PDPbox 是什么？

二、步骤 1：环境准备（安装 + 版本核对）

1. 安装 PDPbox 及相关依赖

2. 核对版本（保证文档和包版本一致）

三、步骤 2：检索 PDPbox 的官方文档（找PDPIsolate类的用法）

1. 找 PDPbox 的官方文档

2. 定位PDPIsolate类的关键信息

四、步骤 3：代码实现（绘制单特征部分依赖图）

完整代码（带详细注释）

五、代码解释（零基础友好版）

1. 数据加载部分

2. 模型训练部分

3. PDPIsolate 核心部分

4. 绘图部分

六、运行结果及解读

1. 图形样子

2. 结果解读

七、拓展：如果想画双特征交互图（PDPInteract类）

例子：查`open`函数的官方文档

例子：找`matplotlib`的 GitHub 文档

方法 A：用`pip`命令（在电脑的命令行 / 终端里输）

原则 1：优先选 "开箱即用" 的模型（默认参数就能跑）

三、步骤 2：检索 PDPbox 的官方文档（找`PDPIsolate`类的用法）

2. 定位`PDPIsolate`类的关键信息

七、拓展：如果想画双特征交互图（`PDPInteract`类）