系数 vs. 置换重要性
现在，您将比较置换重要性识别出的模式与在心脏病数据集上训练的逻辑回归模型系数。脚本末尾会调用辅助函数 plot_importances()，在同一张图上绘制重要性。
X（包含特征）和 y（包含标签），以及逻辑回归 model 已为您预加载。matplotlib.pyplot 已以 plt 导入。
本练习是课程的一部分
Python 可解释性 AI
练习说明
- 计算逻辑回归
model的系数。 - 使用
random_state为 1、重复 20 次计算置换重要性。 - 计算跨所有重复的平均置换重要性。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
from sklearn.inspection import permutation_importance
# Extract and store model coefficients
coefficients = ____
# Compute permutation importance on the test set
perm_importance = ____
# Compute the average permutation importance
avg_perm_importance = ____
plot_importances(coefficients, avg_perm_importance)