特徴量の重要度

チョコレートのように人気のあるキャンディーの属性があっても、それがモデルの予測にとって「重要」であるとは限りません。ランダムフォレストモデルを学習した後は、モデルの属性 .feature_importances_ を確認することで、どの変数が最も影響したかを確認できます。enumerate() を使って特徴量重要度の配列をループすると、各変数がモデルでどの程度重要だったかを確かめられます。

Python の enumerate() 関数に慣れていない場合でも、これはリストをループしながら自動でカウンターを作成してくれます。