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
<cours>Marketing Analytics : prédire l’attrition client en Python</cours>Instructions de l’exercice
- Calculez l’importance des variables de
clf. - Utilisez
plt.barh()pour créer un diagramme en barres horizontal à partir deimportances.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Calculate feature importances
importances = ____.____
# Create plot
____.____(range(X.shape[1]), ____)
plt.show()