Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Permutation importance cho MLPClassifier

Nhiệm vụ của bạn là dùng permutation importance để xác định những đặc trưng nào ảnh hưởng nhiều nhất đến việc dự đoán bệnh tim với MLPClassifier.

X chứa các đặc trưng và y chứa nhãn đã được nạp sẵn cho bạn. matplotlib.pyplot đã được import dưới tên plt.

Bài tập này là một phần của khóa học

Explainable AI trong Python

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Tính permutation importance với 10 lần lặp, dùng random_state bằng 1.
  • Vẽ biểu đồ cột (bar plot) cho độ quan trọng của các đặc trưng.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

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()
Chỉnh sửa và Chạy Mã