プロットを見やすくする
プロットをより読みやすくするために、次の2つを行います。
- 棒を昇順に並べ替える。
- 特徴量名に対応するラベルを追加する。
これには、NumPy のインデックス指定を活用します。.argsort() メソッドは配列を並べ替え、そのインデックスを返します。これらのインデックスを使って、両方の目的を達成します。
この演習はコースの一部です
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
演習の手順
importancesに対してnp.argsort()を使い、importancesのソート済みインデックスを計算します。Xの列を参照し、sorted_indexでインデックス指定して、ソート済みのラベルを作成します。sorted_indexを使ってimportancesをインデックス指定し、キーワード引数tick_label=labelsを指定してプロットを作成します。
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。
# Sort importances
sorted_index = ____(____)
# Create labels
labels = X.columns[____]
# Clear current plot
plt.clf()
# Create plot
plt.barh(range(X.shape[1]), importances[____], tick_label=____)
plt.show()