ÎncepețiÎncepe gratuit

Calcularea impactului caracteristicilor cu regresia logistică

Continuând activitatea la compania de asigurări, ai construit un model predictiv pentru a determina dacă o persoană este fumătoare sau nu. Acum trebuie să analizezi modelul pentru a identifica factorii relevanți care influențează statutul de fumător – ajutând astfel compania să evalueze riscul mai precis și să adapteze polițele de asigurare în consecință.

matplotlib.pyplot a fost importat ca plt. X_train și y_train sunt preîncărcate.

Acest exercițiu face parte din cursul

AI Explicabil în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Extrage coefficients din model.
  • Reprezintă grafic coefficients pentru feature_names date.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

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()
Editează și rulează codul