Random forest ile özellik önemini hesaplama
Bir finans danışmanlık şirketinde veri bilimcisi olarak, bireyleri gelir seviyelerine göre sınıflandıran bir random forest sınıflandırıcısı geliştirdin. Şimdi, gelir tahmininde en kritik etkenleri belirlemek için özellik önemlerini analiz ederek modeli açıklaman gerekiyor. Bu sayede daha hedefli pazar segmentasyonu yapabilir ve stratejik kararları iyileştirebilirsin.
matplotlib.pyplot plt olarak içe aktarıldı. X_train ve y_train senin için önceden yüklendi.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Açıklanabilir AI
Egzersiz talimatları
modelden özellik önemlerini çıkar.feature_importancesdeğerlerini görselleştir.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
model = RandomForestClassifier(random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)
# Derive feature importances
feature_importances = ____
# Plot the feature importances
____
plt.show()