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रैंडम फॉरेस्ट के साथ फीचर इम्पोर्टेंस निकालना

एक फाइनेंशियल कंसल्टिंग फर्म में डेटा साइंटिस्ट के रूप में, आपने एक रैंडम फॉरेस्ट क्लासिफायर बनाया है जो व्यक्तियों को उनकी आय स्तर के अनुसार वर्गीकृत करता है. अब, आपको मॉडल को समझाना है: फीचर इम्पोर्टेंस का विश्लेषण करके यह तय करें कि आय की भविष्यवाणी में कौन-से प्रमुख कारक असर डालते हैं, ताकि अधिक लक्षित मार्केट सेगमेंटेशन हो सके और स्ट्रैटेजिक निर्णय-निर्माण बेहतर हो.

matplotlib.pyplot को plt नाम से इम्पोर्ट किया गया है. X_train और y_train आपके लिए प्री-लोडेड हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Explainable AI

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • model से फीचर इम्पोर्टेंस निकालें.
  • feature_importances को प्लॉट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

model = RandomForestClassifier(random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

# Derive feature importances
feature_importances = ____

# Plot the feature importances
____
plt.show()
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