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pdp：部分依赖图
approx 逻辑指示是否计算更快但近似的边际效应图（精神上类似于 plotmo 包）。如果为 TRUE ，则 partial() 将计算 pred.var 中指定的预测因子的预测，同时保持其他预测因子不变（plotmo 的作者 Stephen Milborrow 称之为“穷人的部分依赖”函数）。默认值为 FALSE。注意，这也适用于 ice = TRUE。警告：此选项目前是实验性的。使用风险自负。可以（并且可能更安全）通过将特定的“样本”观察传递给 train 参数并手动指定 pred.grid 来手动执行此操作。quantiles 逻辑指示是否使用 pred.var 中列出的连续预测因子的样本分位数。如果 quantiles = TRUE 且 grid.resolution = NULL，则样本分位数将用于生成计算部分依赖性的联合值网格。 probs 概率的数字向量，值在 [0,1] 之间。（超出该范围的最大 2e-14 的值将被接受并移至附近的端点。）默认值为 1:9/10，对应于预测变量的十分位数。当 quantiles = TRUE 时，这些指定对 pred.var 中列出的连续预测变量使用哪些分位数。trim.outliers 逻辑指示在生成计算部分依赖性的联合值网格之前是否从 pred.var 中列出的连续预测器中修剪异常值（使用简单的箱线图方法）。默认值为 FALSE。type 字符串指定监督学习的类型。当前选项为 "auto" 、 "regression" 或 "classification" 。如果 type = "auto" ，则 partial 将尝试从 object 中提取必要的信息。inv.link 函数指定在计算部分依赖函数之前要应用于预测的转换（实验）。默认值为 NULL（即不进行转换）。此选项旨在用于允许非高斯响应变量（例如计数）的模型。对于这些模型，默认情况下，预测通常不会在原始响应尺度上返回。例如，泊松 GBM 通常在对数尺度上返回预测。在这种情况下，设置 inv.link = exp 将返回响应（即原始计数）尺度上的部分依赖函数。which.class 整数指定将预测概率矩阵的哪一列用作“焦点”类。默认使用第一个类。仅用于分类问题（即当 type =“classification”时）。prob 逻辑值指示分类问题的部分依赖是否应在概率尺度上返回，而不是中心 logit。如果为 FALSE ，则部分依赖函数与 logit 的尺度相似。默认值为 FALSE。recursive 逻辑指示是否使用 Friedman (2001) 中描述的加权树遍历方法。这仅适用于从类“gbm”继承的对象。默认值为 TRUE，这比用于所有其他模型的精确蛮力方法要快得多。（基于 plot.gbm 背后的 C++ 代码。） plot 逻辑指示是否返回包含部分依赖值的数据框（ FALSE ）或直接绘制部分依赖函数（ TRUE ）。默认值为 FALSE 。有关绘图详细信息，请参阅 plotPartial。
计划痴呆症预防（PDP）：全国...
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通识教育 - SLS pdpu
PDEU 是由政府、工业和能源部门合作建立的，旨在创建一所世界一流的能源教育和研究大学，特别关注石油和天然气行业。该大学进一步扩大了其课程，以满足工程、管理和人文领域对训练有素的人力资源的需求。它打算为学生和专业人士提供更多机会，让他们发展核心学科知识，并通过领导力培训干预措施进行适当补充，从而帮助学生在全球舞台上崭露头角。这一目标正在通过一系列专业且精心策划的本科、研究生和博士课程以及密集的研究项目进一步实现。PDEU 是由古吉拉特邦能源资源管理学院 (GERMI) 根据 2007 年 4 月 4 日颁布的州法案建立的一所私立大学。
研究所网页的研究和学术概况 - sot pdpu
感兴趣的领域：通过简单且经济的化学方法合成具有有趣和独特形态的纳米级材料。形状和尺寸相关的光学、磁性和电化学性质。应用于光催化、光电子学、电化学传感、电催化还原/氧化、太阳能转换、储能设备、超级电容器、水分解和环境修复。
2020-24 批次课程大纲 - sot pdpu
课程成果：完成本课程后，学生将能够 CO1 – 识别无穷级数收敛在工程方面的应用。 CO2 – 理解方向导数、无旋和螺线管矢量场的概念。 CO3 – 培养应用适当工具/方法提取工程问题解决方案的能力。 CO4 – 结合理论分析获得的解决方案。 CO5 – 评估从实数到复数域的数学问题。 CO6 – 评估格林定理、斯托克斯定理和散度定理的问题。 文本/参考书：