Permutation importance voor MLPClassifier
Je taak is om permutation importance te gebruiken om te bepalen welke features de grootste invloed hebben op het voorspellen van hartziekte met een MLPClassifier.
X met de features en y met de labels zijn alvast voor je ingeladen. matplotlib.pyplot is geïmporteerd als plt.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Explainable AI in Python
Oefeninstructies
- Bereken de permutation importance met 10 herhalingen en gebruik
random_state1. - Plot de feature-importances met een staafdiagram.
Praktische interactieve oefening
Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.
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()