Минусы подхода:
- PDP не учитывает взаимосвязь между изучаемым параметром и всеми остальными переменными, чем может запутать Вас на небольших наборах данных,
- PDP не учитывает гистограмму распределения параметра, мы одинаково строим наш график как в частотной области параметра, так и там, где встретилось всего 5 примеров (выдавая шум при усреднении),
- PDP зависим от типа и качества обученной модели.

Несмотря на это PDP, наряду с shap метриками оказывается очень ценным подходом при оценке поведения таргета от параметров модели.

Датасет взят тут -> https://www.kaggle.com/datasets/gauravduttakiit/predict-cltv-of-a-customer