ประเมินผลกระทบด้วย Partial Dependence Plot
ต่อจากงานก่อนหน้า ขั้นตอนถัดไปคือการสำรวจว่า 'CGPA' และ 'University Rating' ส่งผลต่อการตัดสินใจรับเข้าเรียนอย่างไร จากการวิเคราะห์ก่อนหน้านี้พบว่า 'CGPA' เป็นตัวทำนายที่สำคัญที่สุด ในขณะที่ 'University Rating' มีความสำคัญน้อยที่สุด การใช้ partial dependence plot ช่วยให้เห็นว่าการเปลี่ยนแปลงของฟีเจอร์เหล่านี้ส่งผลต่อความน่าจะเป็นในการรับเข้าเรียนอย่างไร ซึ่งให้ข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์แก่คณะกรรมการรับสมัคร
X_train และ y_train ถูกโหลดไว้ให้แล้ว
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
Explainable AI ด้วย Python
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
import shap
model = RandomForestRegressor(random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)
# Generate the partial dependence plot for CGPA
shap.partial_dependence_plot(____, ____, X_train)