BaşlayınÜcretsiz başlayın

Doğrusal regresyon ile özellik etkisini hesaplama

Bir sigorta şirketinde veri bilimcisi olarak görevin, yaş, BMI ve sigara içme durumu gibi özelliklere göre sigorta ücretlerini tahmin eden ve her özelliğin tahminler üzerindeki etkisini belirlemek için modelin katsayılarını analiz ederek açıklayabileceğin bir doğrusal regresyon modeli kurmak.

matplotlib.pyplot plt olarak ve MinMaxScaler içe aktarılmıştır. X_train ve y_train senin için önceden yüklendi.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Açıklanabilir AI

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • Eğitim verisi X_train'i normalize et.
  • Doğrusal regresyon modelini standartlaştırılmış eğitim verisine uydur.
  • Modelden coefficients değerlerini çıkar.
  • Verilen feature_names için coefficients değerlerini görselleştir.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# 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()
Kodu Düzenle ve Çalıştır