1. 学ぶ
    2. /
  2. コース
    3. /
  3. Pythonで学ぶExplainable AI
Connected

演習

ARI を用いたクラスタリングにおける特徴量重要度

Adjusted Rand Index (ARI) を使って、前の演習で扱った顧客データセット（X に事前読み込み済み）において、各特徴量を取り除いたときにクラスタ割り当てがどの程度変化するかを定量的に測定しましょう。

adjusted_rand_score() 関数と column_names 変数はすでに読み込まれています。

指示

100 XP
  • 元のクラスタ割り当てを original_clusters に算出します。
  • for ループ内で特徴量を1つずつ除外し、結果を X_reduced に保存します。
  • X_reduced に K-means を適用して reduced_clusters を求めます。
  • reduced_clusters と original_clusters の ARI に基づいて、特徴量の importance を計算します。