ÎncepețiÎncepe gratuit

Calcularea importanței caracteristicilor cu arbori de decizie

Ai construit un clasificator bazat pe arbori de decizie pentru a identifica pacienții cu risc de boli de inimă, folosind setul de date despre boli cardiovasculare. Acum trebuie să explici modelul analizând importanța caracteristicilor, pentru a determina factorii-cheie în predicția bolilor de inimă și a permite intervenții medicale mai bine țintite.

matplotlib.pyplot a fost importat ca plt. X_train și y_train sunt deja încărcate pentru tine.

Acest exercițiu face parte din cursul

AI Explicabil în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Extrage importanțele caracteristicilor din model.
  • Reprezintă grafic feature_importances pentru feature_names-urile date.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

model = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

# Derive feature importances
feature_importances = ____
feature_names = X_train.columns

# Plot the feature importances
____
plt.show()
Editează și rulează codul