Visualizzare le importanze delle feature
Il tuo classificatore random forest degli esercizi precedenti è stato addestrato sui dati telco ed è disponibile come clf. Visualizziamo le importanze delle feature per capire quali sono i fattori che guidano il churn, usando la barh di matplotlib per creare un grafico a barre orizzontali delle importanze.
Questo esercizio fa parte del corso
Marketing Analytics: Prevedere il churn dei clienti in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Calcola le importanze delle feature di
clf. - Usa
plt.barh()per creare un grafico a barre orizzontali diimportances.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Calculate feature importances
importances = ____.____
# Create plot
____.____(range(X.shape[1]), ____)
plt.show()