Обчислення впливу ознак у логістичній регресії
Продовжуючи роботу в страховій компанії, ви побудували модель для прогнозування, чи є людина курцем. Тепер потрібно проаналізувати модель, щоб визначити чинники, які впливають на статус куріння. Це допоможе компанії точніше оцінювати ризики та відповідно коригувати страхові поліси.
matplotlib.pyplot імпортовано як plt. X_train і y_train уже завантажені для вас.
Ця вправа є частиною курсу
Пояснюваний ШІ в Python
Інструкції до вправи
- Витягніть
coefficientsз моделі. - Побудуйте графік
coefficientsдля заданихfeature_names.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
scaler = MinMaxScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train_scaled, y_train)
# Derive coefficients
coefficients = ____
feature_names = X_train.columns
# Plot coefficients
____
plt.show()