MLPClassifier를 위한 Permutation importance
여러분의 과제는 permutation importance를 사용해 MLPClassifier로 심장 질환을 예측할 때 어떤 특징이 가장 큰 영향을 미치는지 파악하는 거예요.
특징을 담은 X와 레이블을 담은 y는 이미 로드되어 있어요. matplotlib.pyplot은 plt로 임포트되어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 Explainable AI
연습 안내
random_state를 1로 하여 10회 반복으로 permutation importance를 계산하세요.- 막대 그래프로 특징 중요도를 시각화하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.inspection import permutation_importance
model = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(10), random_state=1)
model.fit(X, y)
# Compute the permutation importance
result = ____
# Plot feature importances
____
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()