Перестановочная важность для MLPClassifier
Ваша задача — использовать перестановочную важность, чтобы определить, какие признаки оказывают наибольшее влияние на предсказание сердечных заболеваний с помощью MLPClassifier.
X с признаками и y с метками уже загружены. matplotlib.pyplot импортирован как plt.
Это упражнение является частью курса
Объяснимый ИИ на Python
Инструкции к упражнению
- Вычислите перестановочную важность с 10 повторениями, используя
random_stateравным 1. - Постройте столбчатую диаграмму важности признаков.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
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()