Calcular el impacto de las características con regresión lineal

Como responsable de ciencia de datos de una aseguradora, tu tarea es crear y explicar un modelo de regresión lineal que estime los cargos por seguros en función de características como la edad, el BMI y el hábito de fumar analizando los coeficientes del modelo para determinar el impacto de cada característica en las previsiones.

matplotlib.pyplot se ha importado como plt junto con MinMaxScaler. X_train y y_train están precargados para ti.

Este ejercicio forma parte del curso

IA explicable en Python

Ver curso

Instrucciones del ejercicio

Normaliza los datos de entrenamiento X_train.
Ajusta la regresión lineal model a los datos de entrenamiento normalizados.
Extrae los coefficients del modelo.
Representa coefficients para los feature_names dados.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Standardize the training data
scaler = MinMaxScaler()
X_train_scaled = ____
model = LinearRegression()

# Fit the model
____

# Derive coefficients
coefficients = ____
feature_names = X_train.columns

# Plot coefficients
plt.bar(____, ____)
plt.show()

Editar y ejecutar código