Importâncias das variáveis

Análise de Marketing: Prevendo Churn de Clientes em Python

Mark Peterson

Director of Data Science, Infoblox

Importâncias das variáveis

Pontuações que indicam quanto cada variável contribui para a previsão
Maneira eficaz de comunicar resultados a stakeholders

Quais variáveis são os principais motores de churn?
Quais variáveis podem ser removidas do modelo?

Interpretabilidade vs acurácia

Modelos diferentes têm pontos fortes diferentes
É preciso equilibrar acurácia vs. interpretabilidade

Importâncias no 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])

Vamos praticar!

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