1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Машинне навчання з деревоподібними моделями в Python
Connected

вправа

Візуалізація важливості ознак

У цій вправі ви визначите, які ознаки були найпрогнознішими за версією регресора випадкового лісу rf, який ви тренували в попередній вправі.

Для цього ви побудуєте горизонтальну стовпчикову діаграму важливості ознак, оцінених rf. На щастя, це легко зробити завдяки можливостям побудови графіків у pandas.

Ми створили об'єкт pandas.Series з назвою importances, у якому назви ознак збережено як index, а їхня важливість — як значення. Крім того, matplotlib.pyplot доступний як plt, а pandas — як pd.

Інструкції

100 XP

  • Викличте метод .sort_values() для importances і запишіть результат у importances_sorted.

  • Викличте метод .plot() для importances_sorted і задайте аргументи:

    • kind як 'barh'
    • color як 'lightgreen'