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선형 회귀로 특징 영향력 계산하기

보험 회사의 데이터 사이언티스트로서, 연령, BMI, 흡연 여부 같은 특징을 기반으로 보험 청구액을 추정하는 선형 회귀 모델을 구축하고 설명하세요. 모델의 계수를 분석해 각 특징이 예측에 미치는 영향을 파악합니다.

matplotlib.pyplot은 plt로, MinMaxScaler도 함께 임포트되어 있습니다. X_train과 y_train은 미리 로드되어 있어요.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 Explainable AI

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연습 안내

  • 학습 데이터 X_train을 정규화하세요.
  • 표준화된 학습 데이터에 선형 회귀 model을 학습(fit)하세요.
  • 모델에서 coefficients를 추출하세요.
  • 주어진 feature_names에 대해 coefficients를 시각화로 그리세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Standardize the training data
scaler = MinMaxScaler()
X_train_scaled = ____
model = LinearRegression()

# Fit the model
____

# Derive coefficients
coefficients = ____
feature_names = X_train.columns

# Plot coefficients
plt.bar(____, ____)
plt.show()
코드 편집 및 실행