Feature importances का विज़ुअलाइज़ेशन
पहले के अभ्यासों में आपका रैंडम फॉरेस्ट क्लासिफायर telco डेटा पर फिट किया जा चुका है और clf के रूप में उपलब्ध है। आइए फीचर इम्पॉर्टेंस को विज़ुअलाइज़ करें और समझें कि churn के प्रमुख ड्राइवर क्या हैं। इसके लिए matplotlib के barh का उपयोग करके फीचर इम्पॉर्टेंस का हॉरिजॉन्टल बार प्लॉट बनाएँ.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Marketing Analytics: Python में Customer Churn की भविष्यवाणी
अभ्यास निर्देश
clfकी फीचर इम्पॉर्टेंस कैलकुलेट करें.plt.barh()का उपयोग करकेimportancesका हॉरिजॉन्टल बार प्लॉट बनाएँ.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Calculate feature importances
importances = ____.____
# Create plot
____.____(range(X.shape[1]), ____)
plt.show()