Regressionskoeffizienten visualisieren
Jetzt, da du das Modell angepasst hast, wollen wir seine Koeffizienten visualisieren. Das ist ein wichtiger Teil des Machine Learnings, denn so bekommst du ein Gefühl dafür, wie die verschiedenen Features eines Modells das Ergebnis beeinflussen.
Das verschobene Zeitreihen-DataFrame (prices_perc_shifted) und das Regressionsmodell (model) stehen dir in deinem Workspace zur Verfügung.
In dieser Übung schreibst du eine Funktion, die für gegebene Koeffizienten und Feature-Namen die Koeffizientenwerte visualisiert.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Maschinelles Lernen für Zeitreihendaten in Python</Kurs>Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
def visualize_coefficients(coefs, names, ax):
# Make a bar plot for the coefficients, including their names on the x-axis
ax.bar(____, ____)
ax.set(xlabel='Coefficient name', ylabel='Coefficient value')
# Set formatting so it looks nice
plt.setp(ax.get_xticklabels(), rotation=45, horizontalalignment='right')
return ax