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  3. マーケティングアナリティクス：Pythonで顧客解約を予測する
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特徴量重要度の可視化

先の演習で作成したランダムフォレスト分類器は telco データに学習済みで、clf として利用できます。matplotlib の barh を使って、特徴量重要度の横向き棒グラフを作成し、解約（churn）を左右する要因の手がかりを可視化しましょう。

Instruktioner

100 XP
  • clf の特徴量重要度を計算します。
  • plt.barh() を使って、importances の横向き棒グラフを作成します。