Cálculo do impacto do recurso com regressão linear
Como cientista de dados em uma seguradora, sua tarefa é criar e explicar um modelo de regressão linear que estima as taxas de seguro com base em características como idade, BMI e status de fumante, analisando os coeficientes do modelo para determinar o impacto de cada característica nas previsões.
matplotlib.pyplot foi importado como plt junto com MinMaxScaler. X_train e y_train estão pré-carregados para você.
Este exercício faz parte do curso
IA explicável em Python
Instruções do exercício
- Normalize os dados de treinamento
X_train. - Ajuste o
modelde regressão linear aos dados de treinamento padronizados. - Extraia os
coefficientsdo modelo. - Trace os
coefficientspara osfeature_namesfornecidos.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Standardize the training data
scaler = MinMaxScaler()
X_train_scaled = ____
model = LinearRegression()
# Fit the model
____
# Derive coefficients
coefficients = ____
feature_names = X_train.columns
# Plot coefficients
plt.bar(____, ____)
plt.show()