Cálculo do impacto do recurso com regressão logística

Dando continuidade ao seu trabalho na seguradora, você criou um modelo preditivo para identificar se um indivíduo é fumante ou não. Agora, você precisa analisar o modelo para determinar os fatores relevantes que influenciam o status de fumante, ajudando a empresa a avaliar o risco com mais precisão e a adaptar as apólices de seguro de acordo.

matplotlib.pyplot foi importado como plt. X_train e y_train estão pré-carregados para você.

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IA explicável em Python

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Instruções de exercício

Extraia os coefficients do modelo.
Trace os coefficients para os feature_names fornecidos.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.

scaler = MinMaxScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)

model = LogisticRegression()
model.fit(X_train_scaled, y_train)

# Derive coefficients
coefficients = ____
feature_names = X_train.columns

# Plot coefficients
____
plt.show()

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