Coeficientes vs. importância da permutação
Agora, você comparará os padrões identificados pela importância da permutação com os coeficientes do modelo de uma regressão logística treinada no conjunto de dados de doenças cardíacas. Uma função auxiliar plot_importances() é chamada no final do script para plotar as importações no mesmo gráfico.
X contendo os recursos e y contendo os rótulos, e a regressão logística model foram pré-carregados para você. matplotlib.pyplot foi importado como plt.
Este exercício faz parte do curso
IA explicável em Python
Instruções de exercício
- Calcule os coeficientes do
modelde regressão logística. - Calcule a importância da permutação com 20 repetições usando um
random_statede 1. - Calcule a importância média da permutação em todas as repetições.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.
from sklearn.inspection import permutation_importance
# Extract and store model coefficients
coefficients = ____
# Compute permutation importance on the test set
perm_importance = ____
# Compute the average permutation importance
avg_perm_importance = ____
plot_importances(coefficients, avg_perm_importance)