用線性迴歸計算特徵影響力
身為一家保險公司的資料科學家，你的任務是建立並說明一個線性迴歸模型，根據年齡、BMI、是否吸菸等特徵來估計保險費用，並透過分析模型的係數來判斷各個特徵對預測的影響程度。
matplotlib.pyplot 已以 plt 匯入，MinMaxScaler 亦可使用。X_train 與 y_train 已為你預先載入。
本練習屬於課程
Python 的 Explainable AI
練習說明
- 正規化訓練資料
X_train。 - 將線性迴歸
model擬合到標準化後的訓練資料。 - 從模型中擷取
coefficients。 - 針對給定的
feature_names繪製coefficients。
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。
# Standardize the training data
scaler = MinMaxScaler()
X_train_scaled = ____
model = LinearRegression()
# Fit the model
____
# Derive coefficients
coefficients = ____
feature_names = X_train.columns
# Plot coefficients
plt.bar(____, ____)
plt.show()