변수 중요도 시각화
이전 연습 문제에서 만든 랜덤 포레스트 분류기가 telco 데이터에 학습되어 clf로 제공됩니다. 이제 변수 중요도를 시각화해 보고, 이탈(churn)에 영향을 주는 주요 요인이 무엇인지 파악해 봅시다. matplotlib의 barh를 사용해 변수 중요도의 가로 막대 그래프를 만들어 보세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
마케팅 애널리틱스: Python으로 고객 이탈 예측하기
연습 안내
clf의 변수 중요도를 계산하세요.plt.barh()를 사용해importances의 가로 막대 그래프를 그리세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Calculate feature importances
importances = ____.____
# Create plot
____.____(range(X.shape[1]), ____)
plt.show()