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Logistic regression से feature impact की गणना

इंश्योरेंस कंपनी में अपने काम को आगे बढ़ाते हुए, आपने एक predictive मॉडल बनाया है जो यह पहचानता है कि कोई व्यक्ति स्मोकर है या नहीं. अब, आपको मॉडल का विश्लेषण करके यह तय करना है कि स्मोकिंग स्टेटस को प्रभावित करने वाले प्रासंगिक फैक्टर कौन-से हैं, ताकि कंपनी जोखिम का आकलन अधिक सटीकता से कर सके और उसी अनुसार पॉलिसी को टेलर कर सके.

matplotlib.pyplot को plt नाम से इम्पोर्ट किया गया है. X_train और y_train आपके लिए पहले से लोड हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Explainable AI

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अभ्यास निर्देश

  • मॉडल से coefficients निकालें.
  • दिए गए feature_names के लिए coefficients को प्लॉट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

scaler = MinMaxScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)

model = LogisticRegression()
model.fit(X_train_scaled, y_train)

# Derive coefficients
coefficients = ____
feature_names = X_train.columns

# Plot coefficients
____
plt.show()
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