局部依赖图（PDP）用于分析单个特征与目标之间的关系，通过计算期望值来解释模型中单特征的影响。对于数值型特征，方差可作为重要性衡量；对于类别型特征，则可用特定公式近似。PDP适用于黑盒模型，但仅限于两个特征的解释，并依赖于数据分布，可能隐藏某些影响。