주요 예측 변수는 무엇일까요?
예측 성능이 상당히 좋네요. 그런데 어떤 변수가 핵심 역할을 했을까요? 단순한 결과를 넘어 모델을 이해하려면 어떻게 해야 할까요? Machine learning 모델은 해석 가능성이 낮다는 비판을 자주 받습니다. 하지만 변수 중요도 순위는 선택한 특성이 결과에 얼마나 영향을 미쳤는지에 대한 단서를 제공합니다. 이제 변수 중요도를 살펴보고, 그 결과를 해석해 보겠습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 배우는 Feature Engineering
연습 안내
- 변수 중요도 차트를 만드세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
lr_fit <- lr_workflow %>%
fit(test)
lr_aug <- lr_fit %>%
augment(test)
lr_aug %>% class_evaluate(truth = Attrition,
estimate = .pred_class,
.pred_No)
# Create a variable importance chart
lr_fit %>%
extract_fit_parsnip() %>%
___(aesthetics = list(fill = "steelblue"), num_features = 5)