使用隨機森林計算特徵重要性
你是一家財務顧問公司的資料科學家，已經建立一個隨機森林分類器，用來依照個人收入水準進行分類。現在，你需要透過分析特徵重要性來解釋模型，找出影響收入預測的關鍵因素，以便更精準地進行市場區隔並提升策略決策品質。
matplotlib.pyplot 已匯入為 plt。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
- 從
model萃取特徵重要性。 - 繪製
feature_importances。
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。
model = RandomForestClassifier(random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)
# Derive feature importances
feature_importances = ____
# Plot the feature importances
____
plt.show()