Trực quan hóa các hệ số hồi quy
Giờ bạn đã fit xong mô hình, hãy trực quan hóa các hệ số của nó. Đây là một phần quan trọng trong Machine Learning vì nó cho bạn cảm nhận về việc các đặc trưng khác nhau của mô hình ảnh hưởng đến kết quả như thế nào.
DataFrame chuỗi thời gian đã dịch (prices_perc_shifted) và mô hình hồi quy (model) đã có sẵn trong không gian làm việc của bạn.
Trong bài này, bạn sẽ viết một hàm, với đầu vào là một tập hệ số và tên các đặc trưng, để trực quan hóa giá trị các hệ số.
Bài tập này là một phần của khóa học
Machine Learning cho Dữ liệu Chuỗi thời gian bằng Python
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
def visualize_coefficients(coefs, names, ax):
# Make a bar plot for the coefficients, including their names on the x-axis
ax.bar(____, ____)
ax.set(xlabel='Coefficient name', ylabel='Coefficient value')
# Set formatting so it looks nice
plt.setp(ax.get_xticklabels(), rotation=45, horizontalalignment='right')
return ax