Cálculo da importância dos recursos com florestas aleatórias
Como cientista de dados em uma empresa de consultoria financeira, você desenvolveu um classificador de floresta aleatória que classifica indivíduos de acordo com seus níveis de renda. Agora, você precisa explicar o modelo analisando a importância dos recursos para determinar os principais fatores para prever a renda, permitindo uma segmentação de mercado mais direcionada e melhorando a tomada de decisões estratégicas.
matplotlib.pyplot foi importado como plt. X_train e y_train estão pré-carregados para você.
Este exercício faz parte do curso
IA explicável em Python
Instruções de exercício
- Extraia as importâncias dos recursos do
model. - Trace as
feature_importances.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.
model = RandomForestClassifier(random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)
# Derive feature importances
feature_importances = ____
# Plot the feature importances
____
plt.show()