BaşlayınÜcretsiz başlayın

Lojistik regresyon ile özellik etkisini hesaplama

Sigorta şirketindeki çalışmana devam ederken, bir kişinin sigara içip içmediğini belirlemek için bir tahmin modeli kurdun. Şimdi, şirketin riski daha doğru değerlendirmesine ve sigorta poliçelerini buna göre uyarlamasına yardımcı olmak için, modelin sigara içme durumunu etkileyen ilgili faktörleri belirlemek üzere modeli analiz etmen gerekiyor.

matplotlib.pyplot plt olarak 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

  • Modelden coefficients değerlerini çıkar.
  • Verilen feature_names için coefficients değerlerini görselleştir.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

scaler = MinMaxScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)

model = LogisticRegression()
model.fit(X_train_scaled, y_train)

# Derive coefficients
coefficients = ____
feature_names = X_train.columns

# Plot coefficients
____
plt.show()
Kodu Düzenle ve Çalıştır