Das Diagramm verbessern

Damit das Diagramm besser lesbar wird, wollen wir zwei Ziele erreichen:

Sortiere die Balken in aufsteigender Reihenfolge.
Füge dem Diagramm Beschriftungen hinzu, die den Feature-Namen entsprechen.

Dafür nutzen wir NumPy-Indexierung. Die Methode .argsort() sortiert ein Array und gibt die Indizes zurück. Diese Indizes verwenden wir, um beide Ziele umzusetzen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Marketing Analytics: Kundenabwanderung in Python vorhersagen</Kurs>

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Übungsanweisungen

Berechne die sortierten Indizes von importances, indem du np.argsort() auf importances anwendest.
Erstelle die sortierten Beschriftungen, indem du auf die Spalten von X zugreifst und mit sorted_index indizierst.
Erstelle das Diagramm, indem du importances mit sorted_index indizierst und das Schlüsselwortargument tick_label=labels angibst.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Sort importances
sorted_index = ____(____)

# Create labels
labels = X.columns[____]

# Clear current plot
plt.clf()

# Create plot
plt.barh(range(X.shape[1]), importances[____], tick_label=____)
plt.show()

Code bearbeiten und ausführen