BaşlayınÜcretsiz başlayın

Özellik önemlerini görselleştirme

Bu egzersizde, önceki bir egzersizde eğittiğin rastgele ormanlar regresörü rf'e göre hangi özelliklerin en kestirici olduğunu belirleyeceksin.

Bunu yapmak için, rf tarafından değerlendirilen özellik önemlerinin yatay bir çubuk grafiğini çizeceksin. Neyse ki, bunu pandas'ın çizim yetenekleri sayesinde kolayca yapabilirsin.

Özellik adlarını index olarak ve önemlerini değer olarak içeren importances adlı bir pandas.Series nesnesi oluşturduk. Ayrıca, matplotlib.pyplot plt ve pandas da pd olarak kullanılabilir durumda.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Ağaç Tabanlı Modellerle Machine Learning

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • importances üzerinde .sort_values() metodunu çağır ve sonucu importances_sorted değişkenine ata.

  • importances_sorted üzerinde .plot() metodunu çağır ve argümanları şu şekilde ayarla:

    • kind değerini 'barh' yap
    • color değerini 'lightgreen' yap

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Create a pd.Series of features importances
importances = pd.Series(data=rf.feature_importances_,
                        index= X_train.columns)

# Sort importances
importances_sorted = ____

# Draw a horizontal barplot of importances_sorted
____.____(____='____', ____='____')
plt.title('Features Importances')
plt.show()
Kodu Düzenle ve Çalıştır