Kom igångKom igång gratis

Beräkna särdragspåverkan med linjär regression

Som datavetenskap på ett försäkringsbolag är din uppgift att bygga och förklara en linjär regressionsmodell som uppskattar försäkringskostnader utifrån särdrag som ålder, BMI och rökningsstatus. Analysera modellens koefficienter för att avgöra hur mycket varje särdrag påverkar förutsägelserna.

matplotlib.pyplot har importerats som plt tillsammans med MinMaxScaler. X_train och y_train är förinstallerade.

Den här övningen är en del av kursen

Förklarbar AI i Python

Visa kurs

Övningsinstruktioner

  • Normalisera träningsdata X_train.
  • Anpassa den linjära regressionsmodellen model till de standardiserade träningsdata.
  • Extrahera coefficients från modellen.
  • Visualisera coefficients för de angivna feature_names.

Interaktiv övning med praktiskt arbete

Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.

# Standardize the training data
scaler = MinMaxScaler()
X_train_scaled = ____
model = LinearRegression()

# Fit the model
____

# Derive coefficients
coefficients = ____
feature_names = X_train.columns

# Plot coefficients
plt.bar(____, ____)
plt.show()
Redigera och kör kod