Trực quan hóa mức độ quan trọng của đặc trưng
Bộ phân loại random forest từ các bài trước đã được fit trên dữ liệu telco và có sẵn dưới tên clf. Hãy trực quan hóa mức độ quan trọng của các đặc trưng để hiểu các yếu tố dẫn đến churn, sử dụng barh của matplotlib để tạo biểu đồ cột ngang cho mức độ quan trọng của đặc trưng.
Bài tập này là một phần của khóa học
Phân tích Marketing: Dự đoán Khách hàng Rời bỏ bằng Python
Hướng dẫn bài tập
- Tính mức độ quan trọng của đặc trưng từ
clf. - Dùng
plt.barh()để tạo biểu đồ cột ngang choimportances.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Calculate feature importances
importances = ____.____
# Create plot
____.____(range(X.shape[1]), ____)
plt.show()