ÎncepețiÎncepe gratuit

Importanța atributelor

Deși unele atribute ale bomboanelor, cum ar fi ciocolata, pot fi extrem de populare, asta nu înseamnă că vor fi importante pentru predicțiile modelului. După ce un model de tip random forest a fost antrenat, poți examina atributul .feature_importances_ al modelului pentru a vedea care variabile au avut cel mai mare impact. Poți verifica importanța fiecărei variabile parcurgând vectorul importanțelor cu ajutorul funcției enumerate().

Dacă nu ești familiarizat cu funcția enumerate() din Python, aceasta parcurge o listă și, în același timp, generează automat un contor.

Acest exercițiu face parte din cursul

Validarea modelelor în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Parcurge cu o buclă rezultatul importanței atributelor din rfr.
  • Afișează numele coloanelor din X_train și scorul de importanță corespunzător fiecărei coloane.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Fit the model using X and y
rfr.fit(X_train, y_train)

# Print how important each column is to the model
for i, item in enumerate(rfr.____):
      # Use i and item to print out the feature importance of each column
    print("{0:s}: {1:.2f}".format(X_train.columns[____], ____))
Editează și rulează codul