Özellik önemleri
Çikolata gibi bazı şeker özellikleri çok popüler olabilir; ancak bu, model tahmini için önemli olacakları anlamına gelmez. Bir random forest modeli eğitildikten sonra, en çok etki eden değişkenleri görmek için modelin .feature_importances_ özniteliğini inceleyebilirsin. enumerate() kullanarak özellik önemleri dizisi üzerinde döngü kurup modelde her bir değişkenin ne kadar önemli olduğunu kontrol edebilirsin.
Python'un enumerate() fonksiyonuna aşina değilsen, bu fonksiyon bir liste üzerinde dönerken otomatik bir sayaç da oluşturur.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python'da Model Doğrulama
Egzersiz talimatları
rfr'ın özellik önemleri çıktısı üzerinde döngü kur.X_train'in sütun adlarını ve o sütun için önem puanını yazdır.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Fit the model using X and y
rfr.fit(X_train, y_train)
# Print how important each column is to the model
for i, item in enumerate(rfr.____):
# Use i and item to print out the feature importance of each column
print("{0:s}: {1:.2f}".format(X_train.columns[____], ____))