如何解释线性回归效应图？

Question

有人能告诉我怎么解释下面的图表吗？

它对应于观察到线性回归中变量的影响的图表，但对它的解释对我来说并不清楚。

为什么工作日只显示半张图表？为什么天气预报没有胡子？为什么假日只是0的一条线？

以下是对这些变量的简要总结：

工作日:如果一天既不是周末也不是假日是1，否则是0。

风速:归一化风速。该值被除以67 (最大值)。

天气预报：

• 1:晴，少云，半多云，半多云
• 2:雾+云，雾+碎云，雾+少云，薄雾
• 3:轻雪，轻雨+雷雨+散云，轻雨+散云
• 4:大雨+冰盘+雷雨+薄雾，雪+雾

温度:以摄氏度为单位的归一化温度。这些数值是通过(t-t_min)/(t_max-t_min)，t_min=-8，t_max=+39 (仅按小时计算)得出的。

季节:季节(冬季1次，春季2次，夏季3次，秋季4次)

哼:归一化的湿度。该值被除以100 (最大值)。

假日:天气日是假日还是假？

Answer 1

注意:您没有提到这是为了什么，即这个模型应该预测的目标变量。

无论如何，这个图表显示了每个自变量(特征)对预测因变量(目标)的影响。较高的绝对值(正或负)意味着该特性实际上在某种程度上有助于了解目标，而接近于零的值则意味着该特性根本没有帮助(或几乎没有帮助)。例如，“假日”为了解目标带来了零信息。

对于每一个功能，一个值的范围显示为一个方格图，这是正常的，这些可以有不同的形状。像“工作日”这样狭窄的方格图表示的差异很小(即几乎不确定)。中间的粗线通常是中间线。胡须显示出离群值达到多远，有时没有异常值。