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係数とパーミュテーション重要度の比較

ここでは、心臓病データセットで学習したロジスティック回帰の係数と、パーミュテーション重要度で得られたパターンを比較します。スクリプトの末尾でヘルパー関数 plot_importances() が呼び出され、同一のプロット上に重要度を描画します。

特徴量を含む X、ラベルを含む y、そしてロジスティック回帰の model はあらかじめ読み込まれています。matplotlib.pyplot は plt としてインポート済みです。

この演習はコースの一部です

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演習の手順

  • ロジスティック回帰 model の係数を計算します。
  • random_state を 1、繰り返し回数を 20 にして、パーミュテーション重要度を計算します。
  • すべての繰り返しにわたるパーミュテーション重要度の平均を計算します。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

from sklearn.inspection import permutation_importance

# Extract and store model coefficients
coefficients = ____

# Compute permutation importance on the test set
perm_importance = ____

# Compute the average permutation importance
avg_perm_importance = ____

plot_importances(coefficients, avg_perm_importance)
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