Observação
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Um preditor de gráficos de dependência parcial
Suponha que existam preditores m em um conjunto de dados de treinamento, denotado como x1, x2, ..., xm. Primeiro, classifique os valores distintos do preditor x1 no conjunto de dados de treinamento em ordem crescente. Denote x11 como o primeiro valor distinto de x1. Em seguida, x11 será a coordenada x para o ponto mais à esquerda no gráfico.
| Termo | Descrição |
|---|---|
| N | o número total de linhas no conjunto de dados de treinamento |
 | os valores observados para  no conjunto de dados de treinamento |
| j | cada linha individual das linhas J |
 | o valor ajustado a partir do modelo quando x1 = x11, x2 = x2j,...., xm = xmj |
Substituindo x11 por cada um dos valores distintos de x1,temos as coordenadas y para o resto dos pontos no gráfico. Os cálculos para o resto dos preditores são feitos da mesma forma.
Cálculos de todas as coordenadas y para todos os valores distintos de x podem ser demorados com grandes conjuntos de dados. Para modelos TreeNet®, há uma maneira mais rápida de fazer os cálculos. Consulte Friedman, J. H. (2001). Greedy function approximation: A gradient boosting machine. The Annals of Statistics, 29(5), página 1221.
Os cálculos para o caso de resposta multinomial são semelhantes. Aqui o valor ajustado é a partir do modelo para cada classe individual.
Dois gráficos de dependência parcial do preditor
Suponha que existam preditores m em um conjunto de dados de treinamento, denotado como x1, x2, ..., xm. Primeiro, classifique os valores distintos dos preditores x1, x2 no conjunto de dados de treinamento em ordem crescente. Denote x11, x21 como um dos pares distintos. Em seguida, cada par faz as coordenadas x e y para um ponto no gráfico de superfície.
| Termo | Descrição |
|---|---|
| N | o número total de linhas no conjunto de dados de treinamento que todos compartilham a convergência de x1 = x11, x2 = x21 |
 | os valores observados para  no conjunto de dados de treinamento |
| j | cada linha individual das linhas J |
 | o valor ajustado do modelo quando x1 = x11, x2 = x21, x3 = x3j...., xm = xmj |
A conclusão dos cálculos para todas as combinações de valores distintas de x1 e x2 produz todas as coordenadas z para o gráfico de contorno ou de superfície. Para grandes conjuntos de dados, os cálculos para todos os pares distintos de x e y são demorados. Para modelos TreeNet®, há uma maneira mais rápida de fazer os cálculos. Consulte Friedman, J. H. (2001). Greedy function approximation: A gradient boosting machine. The Annals of Statistics, 29(5), página 1221.
