
Графы и машинное обучение на практике: прогнозирование связей 239
работки модели, потому что самые очевидные улучшения достигнуты, но
есть все еще место для совершенствования. Давайте посмотрим, как изме-
нились важные признаки:
rf_model = triangle_model.stages[-1]
plot_feature_importance(elds, rf_model.featureImportances)
Результаты выполнения этого кода можно увидеть на рис. 8.14. Признак
common authors по-прежнему оказывает наибольшее влияние на нашу мо-
дель. Возможно, нам нужно обратить внимание на новые области и по-
смотреть, что произойдет, когда мы добавим информацию о наличии со-
обществ.
Рис. 8.14. Значимость признака – модель с треуг ...