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
Python ile Açıklanabilir AI
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
modelden özellik önemlerini çıkar.feature_importancesdeğerlerini görselleştir.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
model = RandomForestClassifier(random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)
# Derive feature importances
feature_importances = ____
# Plot the feature importances
____
plt.show()