ÎncepețiÎncepe gratuit

Importanța prin permutare pentru MLPClassifier

Sarcina ta este să folosești importanța prin permutare pentru a identifica ce caracteristici au cel mai mare impact în predicția bolilor de inimă cu un MLPClassifier.

X cu caracteristicile și y cu etichetele au fost preîncărcate. matplotlib.pyplot a fost importat ca plt.

Acest exercițiu face parte din cursul

AI Explicabil în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Calculează importanța prin permutare cu 10 repetări, folosind un random_state de 1.
  • Reprezintă grafic importanțele caracteristicilor printr-un grafic cu bare.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.inspection import permutation_importance

model = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(10), random_state=1)
model.fit(X, y)

# Compute the permutation importance
result = ____

# Plot feature importances
____
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()
Editează și rulează codul