调用PartialDependenceDisplay.from_estimator触发AttributeError如何解决

AttributeError的触发原因是当前环境安装的scikit-learn版本低于0.24，PartialDependenceDisplay.from_estimator 是scikit-learn 0.24版本才正式加入的API，低版本中不存在该方法。

方案1：升级scikit-learn版本（推荐） #

直接升级依赖到支持该API的版本即可兼容原有代码，执行以下安装命令：

• pip用户执行：pip install --upgrade scikit-learn
• conda用户执行：conda install scikit-learn>=0.24

升级完成后重新运行原有代码即可正常输出部分依赖图。

方案2：适配低版本API（无法升级环境时使用） #

如果当前环境不允许升级依赖，可以替换为低版本兼容的plot_partial_dependence接口实现相同效果，示例代码如下：

from sklearn.inspection import plot_partial_dependence
from sklearn.datasets import make_friedman1
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
import matplotlib.pyplot as plt

X, y = make_friedman1()
est1 = LinearRegression().fit(X, y)
est2 = RandomForestRegressor().fit(X, y)
# 先绘制第一个模型的PDP
disp1 = plot_partial_dependence(est1, X, [1, 2])
# 复用第一个的坐标轴绘制第二个模型的PDP
disp2 = plot_partial_dependence(est2, X, [1, 2], ax=disp1.axes_)
plt.show()

这个接口在scikit-learn 0.21~0.23版本中均可正常使用，最终效果和原有代码一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user17065776