Respondendo a esses dois primeiro:
Particularmente, o que significam os valores negativos? O que significa ter uma influência negativa na previsão precisa da classe?
Se você observar a definição de como o gráfico parcial é calculado na documentação do pacote Random Forest , diz-se que os gráficos mostram a contribuição relativa do logit da variável na probabilidade de classe da perspectiva do modelo. Em outras palavras, valores negativos (no eixo y) significam que a classe positiva é menos provável para esse valor da variável independente (eixo x) de acordo com o modelo. Da mesma forma, valores positivos significam que a classe positiva é mais provável para esse valor da variável independente de acordo com o modelo. Claramente, zero não implica impacto médio na probabilidade de classe de acordo com o modelo.
E qual é a característica mais importante desses números, é o valor máximo, a forma da tendência, etc.?
Existem muitas abordagens diferentes para determinar a importância do recurso e o valor absoluto máximo é apenas uma medida simples. Normalmente, as pessoas observam a forma dos gráficos parciais para obter entendimento sobre o que o modelo está sugerindo sobre o relacionamento entre variáveis e rótulos de classe.
Você pode comparar parcelas parciais com parcelas parciais de outras variáveis?
A resposta para isso é menos preto e branco. Você pode observar com precisão o intervalo do eixo y para cada plotagem; Se a dependência parcial de uma variável for próxima de zero para todo o intervalo da variável, isso informa que o modelo não possui nenhum relacionamento da variável com o rótulo da classe. Voltando à sua pergunta, quanto maior o alcance, mais forte será a influência geral, para que, nesse sentido, eles possam ser comparados.
Não tenho experiência com Maxent.
