เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

ค่าสัมประสิทธิ์ vs. permutation importance

ในแบบฝึกหัดนี้ จะเปรียบเทียบรูปแบบที่ permutation importance ระบุได้กับค่าสัมประสิทธิ์ของโมเดล logistic regression ที่เทรนบนชุดข้อมูลโรคหัวใจ ฟังก์ชันช่วย plot_importances() ถูกเรียกใช้ตอนท้ายสคริปต์เพื่อพล็อตค่าความสำคัญในกราฟเดียวกัน

X ที่บรรจุฟีเจอร์ และ y ที่บรรจุป้ายกำกับ รวมถึงโมเดล logistic regression ชื่อ model ถูกโหลดไว้ให้แล้ว และได้นำเข้า matplotlib.pyplot ในชื่อ plt เรียบร้อยแล้ว

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Explainable AI ด้วย Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • คำนวณค่าสัมประสิทธิ์ของโมเดล logistic regression ชื่อ model
  • คำนวณ permutation importance โดยใช้ 20 รอบ และกำหนด random_state เป็น 1
  • คำนวณค่าเฉลี่ย permutation importance จากทุกรอบ

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

from sklearn.inspection import permutation_importance

# Extract and store model coefficients
coefficients = ____

# Compute permutation importance on the test set
perm_importance = ____

# Compute the average permutation importance
avg_perm_importance = ____

plot_importances(coefficients, avg_perm_importance)
แก้ไขและรันโค้ด