Помогите описать вклад факторов в исход Опции

[annica12]

Здравствуйте, коллеги. Очень прошу вашей профессиональной помощи. имеются 3 фактора, значимо различающиеся между группами с исходом 1 и 0. Построена нейронная сеть, дискриминантная модель, которые на основании этих факторов предсказывают исход с точностью 87-94%. Задача в формировании наглядного практического руководства к действию, если это возможно. Связать вместе эти три кофактора - напрямую друг от друга не зависят, разложить их, по осям например, и определить зоны риска, цветом (как плоскости или тернарные графики), чтобы отложив по осям имеющиеся значения каждого из факторов точка соединения показывала бы вероятность развития исходов 1 и 0 и было видно как изменить показатели, чтобы улучшить исход. Спасибо заранее.

[annica12]

это точности после кроссвалидации, более того в этих пределах обе модели работают на данных двух независимых центров - источников аналогичных данных.
данные факторы отобраны как значимые.

[p2004r]

это точности после кроссвалидации, более того в этих пределах обе модели работают на данных двух независимых центров - источников аналогичных данных.
данные факторы отобраны как значимые.

делаете грид в котором перебираются с нужным шагом значения всех факторов (в результате получаете полное покрытие области в которой работает модель). для каждой точки грида запускаете свой нерорешатель, он выдает решение (или пробабилити, что красивее). Всё это визуализируете.... ну например просто отобразив все положительные решения в pairs() Если "красиво" не разделяется можно biplot(prcomp()), там оси-факторы будут в одном пространстве с границей решения вполне разделимы визуально, но ничего откладывать по ним у обычного человека не получится

скорее всего дерево решений (их может быть несколько), как предлагают, лучшее по компактности решение.