Графики частичной зависимости (PDP) невероятно простой и полезный инструмент в оценке влияния параметра на таргет. Во всем датасете меняем колонку с нужным параметром на одинаковое значение и усредняем предикт обученной ранее модели по всем строкам. И так делаем по всему диапазонну фичи. В зависимости от выбранной модели полученная кривая может выглядеть разным способом. Я обучил несколько моделей на данных VahanBima (одна из ведущих страховых компаний Индии), где по характеристикам пользователя предлагается оценить его ценность для компании (CLTV). В качестве одной из характеристик используется полная запрашиваемая клиентом сумма (Total Amount Claimed, в рупиях). Каждая из не линейных моделей (нейронка, случайный лес, ExtranTrees, бустинг gbm, xgboost) выделила пик LTV в районе 10К-15К по Total Amount Claimed. А вот линейная модель GLM продолжила свой рост дальше (после отметки 15К число обучающих примеров заметно меньше, поэтому GLM просто их не заметила).