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Visualiser l’importance des variables

Votre classifieur random forest des exercices précédents a été entraîné sur les données telco et est disponible sous le nom clf. Visualisons l’importance des variables pour comprendre les facteurs de churn, en utilisant la fonction barh de matplotlib pour créer un diagramme en barres horizontal des importances.

Cet exercice fait partie du cours

Marketing Analytics : prédire l’attrition client en Python

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Instructions

  • Calculez l’importance des variables de clf.
  • Utilisez plt.barh() pour créer un diagramme en barres horizontal à partir de importances.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Calculate feature importances
importances = ____.____

# Create plot
____.____(range(X.shape[1]), ____)
plt.show()
Modifier et exécuter le code