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मुख्य प्रेडिक्टर कौन सा है?

आपके पास शानदार प्रेडिक्शन है, लेकिन मुख्य प्रेडिक्टर्स कौन थे? कच्चे नतीजों से आगे बढ़ने के लिए आप मॉडल को कैसे समझेंगे? मशीन लर्निंग मॉडलों की अक्सर कम व्याख्येयता के लिए आलोचना होती है. लेकिन variable importance रैंकिंग्स आपके चुने हुए फीचर्स की आउटपुट से प्रासंगिकता पर अच्छी रोशनी डालती हैं. आइए variable importance की जाँच करें और वहीं से आगे बढ़ें.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में Feature Engineering

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • एक variable importance चार्ट बनाइए.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

lr_fit <- lr_workflow %>%
  fit(test)

lr_aug <- lr_fit %>%
  augment(test)

lr_aug %>% class_evaluate(truth = Attrition,
                          estimate = .pred_class,
                          .pred_No)

# Create a variable importance chart
lr_fit %>%
  extract_fit_parsnip() %>%
  ___(aesthetics = list(fill = "steelblue"), num_features = 5)
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