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視覺化欄位重要性

當模型使用不同的欄位組合進行訓練時,效能會改變;但同一個欄位的「重要性」會不會因為所屬的組合不同而改變呢?

資料集 X2X3 是用以下程式碼建立的:

X2 = cr_loan_prep[['loan_int_rate','person_emp_length']]
X3 = cr_loan_prep[['person_income','loan_int_rate','loan_percent_income']]

了解不同欄位如何被用來預測 loan_status,對於提升模型可解釋性非常重要。

工作區已載入資料集 cr_loan_prepX2_trainX2_testX3_trainX3_testy_trainy_test

本練習屬於課程

以 Python 進行信用風險建模

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動手互動練習

試著完成這個範例程式碼,體驗一下這個練習。

# Train a model on the X data with 2 columns
____ = xgb.____().____(____,np.ravel(____))

# Plot the column importance for this model
xgb.____(____, importance_type = 'weight')
plt.____()
編輯並執行程式碼