1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Walidacja modeli w Pythonie
Connected

ćwiczenie

Ważność cech

Choć niektóre atrybuty słodyczy – na przykład obecność czekolady – mogą być bardzo popularne, niekoniecznie oznacza to, że będą istotne dla prognoz modelu. Po dopasowaniu modelu lasu losowego możesz sprawdzić jego atrybut .feature_importances_, aby zobaczyć, które zmienne miały największy wpływ na wyniki. Możesz przeanalizować wagę każdej zmiennej, iterując po tablicy ważności cech za pomocą funkcji enumerate().

Jeśli nie znasz jeszcze funkcji enumerate() w Pythonie – pozwala ona przeglądać listę i jednocześnie automatycznie numerować kolejne elementy.

Instrukcje

100 XP
  • Przejdź w pętli przez wyniki ważności cech modelu rfr.
  • Wyświetl nazwy kolumn zbioru X_train wraz z wartością ważności dla każdej z nich.