Вычисление важности признаков с помощью случайного леса
Вы работаете специалистом по данным в финансовой консалтинговой компании и разработали классификатор на основе случайного леса, который определяет уровень дохода клиентов. Теперь необходимо объяснить поведение модели: проанализировать важность признаков, чтобы выявить ключевые факторы, влияющие на предсказание дохода. Это позволит точнее сегментировать рынок и принимать более взвешенные стратегические решения.
matplotlib.pyplot уже импортирован как plt. Переменные X_train и y_train предварительно загружены.
Это упражнение является частью курса
Объяснимый ИИ на Python
Инструкции к упражнению
- Извлеките значения важности признаков из объекта
model. - Постройте график
feature_importances.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
model = RandomForestClassifier(random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)
# Derive feature importances
feature_importances = ____
# Plot the feature importances
____
plt.show()