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演習

ランダムフォレストで特徴量重要度を計算する

あなたは金融コンサルティング企業のデータサイエンティストとして、個人を所得レベルで分類するランダムフォレスト分類器を開発しました。次は、特徴量重要度を分析してモデルを説明し、所得予測の主要因を特定する必要があります。これにより、より的確な市場セグメンテーションと戦略的な意思決定の改善につながります。

matplotlib.pyplot は plt としてインポート済みです。X_train と y_train はあらかじめ読み込まれています。

指示

100 XP
  • model から特徴量重要度を抽出します。
  • feature_importances を可視化します。