Визуализация коэффициентов регрессии
Теперь, когда модель обучена, давайте визуализируем её коэффициенты. Это важный этап в машинном обучении: он позволяет понять, как различные признаки модели влияют на результат.
В вашем рабочем пространстве доступны DataFrame со сдвинутыми временными рядами (prices_perc_shifted) и регрессионная модель (model).
В этом упражнении вы создадите функцию, которая принимает набор коэффициентов и названия признаков и строит график их значений.
Это упражнение является частью курса
Машинное обучение для данных временных рядов на Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
def visualize_coefficients(coefs, names, ax):
# Make a bar plot for the coefficients, including their names on the x-axis
ax.bar(____, ____)
ax.set(xlabel='Coefficient name', ylabel='Coefficient value')
# Set formatting so it looks nice
plt.setp(ax.get_xticklabels(), rotation=45, horizontalalignment='right')
return ax