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Author: liganega

end2end_ml_project.ipynb

@@ -2414,8 +2414,8 @@
     "param_grid = [\n",
     "    {'preprocessing__geo__n_clusters': [5, 8, 10],\n",
     "     'random_forest__max_features': [4, 6, 8]},\n",
-    "    {'preprocessing__geo__n_clusters': [10, 15],\n",
-    "     'random_forest__max_features': [6, 8, 10]},\n",
+    "    {'preprocessing__geo__n_clusters': [12, 15],\n",
+    "     'random_forest__max_features': [8, 10, 12]},\n",
     "]\n",
     "\n",
     "# 교차 검증 활용 모델 훈련\n",
@@ -2768,7 +2768,8 @@
    "source": [
     "특성 중요도는 전처리 변환기와 아무 상관이 없으며, 랜덤 포레스트 모델 등 일부 모델에서만 훈련중에 함께 저장된다.\n",
     "\n",
-    "아래 코드는 `final_model`에서 랜덤 포레스트 모델의 이름이 `\"random_forest\"`로 지정되었기에 해당 이름을 이용하여 인덱싱 한 다음에 특성 중요도를 확인한다."
+    "아래 코드는 `final_model`에서 랜덤 포레스트 모델의 이름이 `\"random_forest\"`로 지정되었기에 해당 이름을 이용하여 인덱싱을 적용한 다음에 특성 중요도가 높은 순서대로 나열한다.\n",
+    "예상대로 중위소득 로그값, 즉 중위소득의 중요도가 0.188 정도로 압도적으로 높게 계산되었다."
    ]
   },
   {
@@ -2777,7 +2778,20 @@
    "source": [
     "```python\n",
     "final_model[\"random_forest\"].feature_importances_\n",
-    "```"
+    "---\n",
+    "```\n",
+    "| 특성 | 중요도 |\n",
+    "| :--- | :---|\n",
+    "| `log__median_income` | 0.18836603202647126 |\n",
+    "| `cat__ocean_proximity_INLAND` | 0.07795960969938898 |\n",
+    "| `bedrooms__ratio` | 0.06110388595864347 |\n",
+    "| `rooms_per_house__ratio` | 0.05772194900488602 |\n",
+    "| `people_per_house__ratio` | 0.04569274355282605 |\n",
+    "| `geo__Cluster 30 similarity` | 0.041977095119231075 |\n",
+    "| `geo__Cluster 9 similarity` | 0.024893290428216707 |\n",
+    "| `geo__Cluster 36 similarity` | 0.02349145973584661 |\n",
+    "| `geo__Cluster 18 similarity` | 0.021384735075780065 |\n",
+    "| `geo__Cluster 3 similarity` | 0.019231937253583756 |"
    ]
   },
   {