Importanța caracteristicilor

Marketing Analytics: Predicția abandonului clienților în Python

Mark Peterson

Director of Data Science, Infoblox

Importanța caracteristicilor

Scoruri care indică contribuția fiecărei caracteristici la o predicție
Modalitate eficientă de a comunica rezultatele părților interesate

Ce caracteristici sunt factori importanți ai abandonului?
Ce caracteristici pot fi eliminate din model?

Interpretabilitate vs. acuratețe

Diferitele modele au puncte forte diferite
Este necesară o balanță între acuratețea predicției și interpretabilitate

Importanța caracteristicilor în Random Forest

random_forest = RandomForestClassifier()

random_forest.fit(X_train, y_train)

random_forest.feature_importances_

array([0.02716028 0.02960326 0.13820047 0.0700711  0.03798189 0.04722036
 0.13258838 0.07066312 0.02333901 0.02982636 0.13711014 0.0300661
 0.06351097 0.02860241 0.0382932  0.05200864 0.04375429])

Să exersăm!

Marketing Analytics: Predicția abandonului clienților în Python