1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Wyjaśnialne AI w Pythonie
Connected

ćwiczenie

Ważność cech w klastrowaniu z użyciem ARI

Wykorzystaj skorygowany indeks Randa (ARI) do ilościowego zmierzenia wpływu usunięcia każdej cechy na przypisania klastrów w zbiorze danych klientów, z którym pracowałeś(-aś) w poprzednim ćwiczeniu – jest on wstępnie załadowany do zmiennej X.

Funkcja adjusted_rand_score() oraz zmienna column_names zostały wstępnie załadowane.

Instrukcje

100 XP
  • Wyznacz oryginalne przypisania klastrów i zapisz je w original_clusters.
  • W pętli for usuwaj cechy jedna po drugiej i zapisuj wynik w X_reduced.
  • Wyznacz reduced_clusters, stosując algorytm K-średnich na X_reduced.
  • Oblicz importance każdej cechy na podstawie wartości ARI między reduced_clusters a original_clusters.