Zacznij terazZacznij za darmo

Która cecha jest najważniejszym predyktorem?

Masz już całkiem niezłą prognozę – ale które zmienne miały na nią największy wpływ? Jak zrozumieć model i wyjść poza surowe wyniki? Modele uczenia maszynowego są często krytykowane za brak interpretowalności. Rankingi ważności zmiennych pozwalają jednak rzucić nieco światła na to, jak wybrane cechy wpływają na wynik. Zbadajmy zatem ważność zmiennych i sprawdźmy, co z tego wynika.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Inżynieria cech w R

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Utwórz wykres ważności zmiennych.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

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)
Edytuj i uruchom kod