Важность признаков

Маркетинговая аналитика: прогнозирование оттока клиентов на Python

Mark Peterson

Director of Data Science, Infoblox

Важность признаков

Оценки вклада каждого признака в прогноз
Удобный способ представить результаты заинтересованным сторонам

Какие признаки являются ключевыми факторами оттока?
Какие признаки можно исключить из модели?

Интерпретируемость и точность

Разные модели обладают разными сильными сторонами
Необходим баланс между точностью прогноза и интерпретируемостью

Важность признаков в случайном лесе

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])

Давайте потренируемся!

Маркетинговая аналитика: прогнозирование оттока клиентов на Python