ПочатиПочніть безкоштовно

Permutation importance для MLPClassifier

Ваше завдання — використати permutation importance, щоб визначити, які ознаки найбільше впливають на передбачення серцевих захворювань за допомогою MLPClassifier.

X з ознаками та y з мітками вже завантажено для вас. matplotlib.pyplot імпортовано як plt.

Ця вправа є частиною курсу

Пояснюваний ШІ в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Обчисліть permutation importance з 10 повторами, використовуючи random_state 1.
  • Побудуйте стовпчикову діаграму важливості ознак.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.inspection import permutation_importance

model = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(10), random_state=1)
model.fit(X, y)

# Compute the permutation importance
result = ____

# Plot feature importances
____
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()
Редагувати та запускати код