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

Python ile Açıklanabilir AI

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

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 interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# 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