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MLPClassifier के लिए permutation importance

आपका काम permutation importance का उपयोग करके यह पहचानना है कि MLPClassifier के साथ heart disease की भविष्यवाणी में कौन-से फीचर सबसे अधिक प्रभाव डालते हैं.

X (features) और y (labels) पहले से लोड हैं. matplotlib.pyplot को plt नाम से इम्पोर्ट किया गया है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Explainable AI

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • random_state = 1 रखते हुए 10 repeats के साथ permutation importance compute करें.
  • फीचर importances को bar plot के रूप में प्लॉट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.inspection import permutation_importance

model = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(10), random_state=1)
model.fit(X, y)

# Compute the permutation importance
result = ____

# Plot feature importances
____
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()
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