प्लॉट को बेहतर बनाना
प्लॉट को अधिक पढ़ने योग्य बनाने के लिए, हमें दो लक्ष्य हासिल करने हैं:
- बार्स को ascending क्रम में फिर से क्रमबद्ध करें.
- प्लॉट में ऐसे लेबल जोड़ें जो फीचर नामों से मेल खाते हों.
ऐसा करने के लिए, हम NumPy इंडेक्सिंग का फायदा उठाएँगे. .argsort() मेथड किसी array को sort करता है और उसके इंडेक्स लौटाता है. हम इन्हीं इंडेक्स का उपयोग करके दोनों लक्ष्य पूरे करेंगे.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Marketing Analytics: Python में Customer Churn की भविष्यवाणी
अभ्यास निर्देश
importancesके sorted इंडेक्सnp.argsort()कोimportancesपर लगाकर निकालें.Xके कॉलम्स को एक्सेस करके औरsorted_indexसे इंडेक्सिंग करके sorted लेबल बनाएँ.sorted_indexका उपयोग करते हुएimportancesको इंडेक्स कर के प्लॉट बनाएँ और कीवर्ड आर्ग्युमेंटtick_label=labelsनिर्दिष्ट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Sort importances
sorted_index = ____(____)
# Create labels
labels = X.columns[____]
# Clear current plot
plt.clf()
# Create plot
plt.barh(range(X.shape[1]), importances[____], tick_label=____)
plt.show()