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
Python ile Açıklanabilir AI
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
- Modelden
coefficientsdeğerlerini çıkar. - Verilen
feature_namesiçincoefficientsdeğerlerini görselleştir.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
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()