Coeficienți vs. importanță prin permutare
Acum vei compara tiparele identificate prin importanța prin permutare cu coeficienții modelului dintr-o regresie logistică antrenată pe setul de date privind bolile de inimă. La sfârșitul scriptului este apelată o funcție auxiliară plot_importances(), care trasează importanțele pe același grafic.
X, care conține caracteristicile, y, care conține etichetele, și modelul de regresie logistică model au fost pre-încărcate. matplotlib.pyplot a fost importat ca plt.
Acest exercițiu face parte din cursul
AI Explicabil în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Calculează coeficienții modelului de regresie logistică
model. - Calculează importanța prin permutare cu 20 de repetări, folosind un
random_statede 1. - Calculează media importanței prin permutare peste toate repetările.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
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)