Kısmi bağımlılık grafikleriyle etkiyi değerlendirme
Önceki katkıların üzerine ekleyerek, sıradaki görevin 'CGPA' ve 'University Rating'in kabul kararlarını nasıl etkilediğini keşfetmek. Önceki analizimiz 'CGPA'nin en önemli, 'University Rating'in ise en az önemli yordayıcı olduğunu gösterdi. Kısmi bağımlılık grafiği kullanarak, bu özelliklerdeki değişimlerin kabul olasılığını nasıl etkilediğini görebilir ve böylece kabul komitesine etkileri hakkında daha nüanslı içgörüler sunabiliriz.
X_train ve y_train senin için önceden yüklendi.
Bu egzersiz
Python ile Açıklanabilir AI
kursunun bir parçasıdırUygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
import shap
model = RandomForestRegressor(random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)
# Generate the partial dependence plot for CGPA
shap.partial_dependence_plot(____, ____, X_train)