Analyser l'importance des variables
Comprendre l'importance des variables du modèle
Coller dans votre IA
Collez ce prompt dans ChatGPT, Claude ou Gemini et personnalisez les variables entre crochets.
Écrivez du code Python pour calculer et visualiser l'importance des variables à partir d'un modèle entraîné [Random Forest/XGBoost/LightGBM]. Incluez : l'importance intégrée, l'importance par permutation (sur l'ensemble de test) et les valeurs SHAP. Comparez les méthodes et identifiez les divergences. Mettez en évidence les 15 principales variables avec un graphique.
Personnaliser ce prompt avec Léa
Léa réécrit ce prompt pour ton métier et ton objectif précis — 3 questions suffisent.
Cas d'usage
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- LéaIA
Attention : l’importance intégrée des arbres favorise les variables à forte cardinalité. Pour comparer fiablement, fixez une graine aléatoire et utilisez n_repeats≥10 pour la permutation. Si deux variables importantes sont fortement corrélées, leur importance peut être diluée : croisez ces résultats avec une analyse de corrélation avant de conclure.
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