1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Explainable AI trong Python
Connected

Bài tập

Biểu đồ mức độ quan trọng của đặc trưng cho phân tích tuyển sinh

Là thành viên nhóm khoa học dữ liệu tại một trường đại học, nhiệm vụ của bạn là đánh giá yếu tố nào thực sự chi phối quyết định tuyển sinh và yếu tố nào ít quan trọng hơn. Dù hội đồng tuyển sinh biết CGPA giữ vai trò then chốt, họ muốn xác nhận điều này và khám phá thêm các yếu tố quan trọng khác có thể ảnh hưởng đến kết quả. Sử dụng RandomForestRegressor model, bạn sẽ trực quan hóa mức độ quan trọng của đặc trưng để xác định rõ khía cạnh nào trong hồ sơ thí sinh là quan trọng nhất và khía cạnh nào ít tác động hơn đến quy trình ra quyết định.

Thư viện shap và dữ liệu huấn luyện (X_train, y_train) đã được nạp sẵn cho bạn.

Hướng dẫn

100 XP
  • Suy ra shap_values bằng TreeExplainer.
  • Dùng shap_values đã tính để vẽ biểu đồ cột thể hiện mức độ quan trọng của đặc trưng và phân tích kết quả.