Visualización de la importancia de las características
Tu clasificador de random forest de los ejercicios anteriores ya se ha ajustado a los datos de telco y lo tienes disponible como clf. Vamos a visualizar la importancia de las características y hacernos una idea de qué factores impulsan el churn, usando barh de matplotlib para crear un diagrama de barras horizontal con las importancias.
Este ejercicio forma parte del curso
Marketing Analytics: Predicción de churn de clientes en Python
Instrucciones del ejercicio
- Calcula la importancia de las características de
clf. - Usa
plt.barh()para crear un diagrama de barras horizontal deimportances.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Calculate feature importances
importances = ____.____
# Create plot
____.____(range(X.shape[1]), ____)
plt.show()