改造列线图做为线性模型的解释

除了使用列线图算法产生的meta数据和score数据进行线性模型的解释（全局性解释和局部性解释），另外一种做法是改造列线图来作为线性模型的解释。这里尝试改造列线图来对线性模型进行全局性和局部性解释。

全局性解释

列线图本身线段的长短直观反映了变量整体对于结局的贡献或重要性，可以作为全局性的解释，平时没有对这一方面进行强调和解释。这方面思来想去似乎没有多少可以进行改造的，所以保留了原样，想改造的话也是可以的，毕竟源码在，plotly也可以实现丰富的更能。

局部性解释

局部性解释是对个案的解释，我选择的做法是在列线图上进行标记（“★”）来实现的，标记到左侧边界的距离代表了该变量当前值的贡献大小，也标记了总分和对应的概率。如果在预测模型APP上给出这样的一个图形作为局部预测，感觉还是很直观。
对于不良结局贡献较大的且可干预的因素就是用户目前需要重点改善的目标。

最后

总体感觉，在列线图上改造起到一定的解释模型的作用，但是不如之前展示的使用bar图进行全局性解释和使用瀑布图进行局部解释来得直观，算是提供了一种选择。

至此，虽然不完善，关于列线图和线性模型解释的想法已经差不多都实现了，后续如果有发展，就是用在cox模型上，原理是一样的，仅在实现方法生有所变化，或者和网页APP结合让局部解释的标记动态化，随着用户输入的不同而有所变化。