累积局部效应 ALE：用条件期望修正相关因子下的边际效应
PDP 有个绕不过的死穴：因子彼此相关时，它会把某个因子强行设成某值、其余保留原值，从而外推到根本不存在的样本组合，把相关因子借来的效应算成自己的。ALE（Accumulated Local Effects）换个算法——把因子取值切成窄箱，在每个箱内只用真实存在的样本算『局部差分』（同一批样本换到箱边界两侧的预测之差），再沿因子方向累加。这样它永远不外推、只在数据支撑的邻域里说话。本文用相关系数 0.92 的两个因子做对照：一个是真驱动、一个纯冗余，看 PDP 如何被冗余因子骗、ALE 如何把它的伪效应修正回近零，附纯 numpy 从零实现的 ALE（中阶）。