Katsayılar vs. permütasyon önemi
Şimdi, kalp hastalığı veri kümesi üzerinde eğitilmiş bir lojistik regresyonun model katsayılarıyla, permütasyon önemiyle yakalanan örüntüleri karşılaştıracaksın. Betiğin sonunda, önemleri aynı grafikte göstermek için plot_importances() adlı yardımcı fonksiyon çağrılır.
Özellikleri içeren X, etiketleri içeren y ve lojistik regresyon model senin için önceden yüklendi. matplotlib.pyplot da plt olarak içe aktarıldı.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Açıklanabilir AI
Egzersiz talimatları
- Lojistik regresyon
modelinin katsayılarını hesapla. random_state1 olacak şekilde 20 tekrar ile permütasyon önemini hesapla.- Tüm tekrarlar boyunca ortalama permütasyon önemini hesapla.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
from sklearn.inspection import permutation_importance
# Extract and store model coefficients
coefficients = ____
# Compute permutation importance on the test set
perm_importance = ____
# Compute the average permutation importance
avg_perm_importance = ____
plot_importances(coefficients, avg_perm_importance)