Mejorar el gráfico
Para que el gráfico sea más legible, necesitamos lograr dos objetivos:
- Reordenar las barras en orden ascendente.
- Añadir etiquetas al gráfico que correspondan a los nombres de las características.
Para ello, aprovecharemos el indexado de NumPy. El método .argsort() ordena un array y devuelve los índices. Usaremos esos índices para conseguir ambos objetivos.
Este ejercicio forma parte del curso
Marketing Analytics: Predicción de churn de clientes en Python
Instrucciones del ejercicio
- Calcula los índices ordenados de
importancesusandonp.argsort()sobreimportances. - Crea las etiquetas ordenadas accediendo a las columnas de
Xe indexando consorted_index. - Crea el gráfico indexando
importancesconsorted_indexy especificando el argumento con nombretick_label=labels.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# 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()