Déterminer l'ordre des variables

La sélection progressive avant des variables commence avec un ensemble vide et ajoute les prédicteurs un à un. À chaque étape, on choisit le prédicteur qui donne la plus grande AUC en combinaison avec les variables actuelles.

Dans cet exercice, vous allez apprendre à mettre en œuvre la procédure de sélection progressive avant. Pour ce faire, vous pouvez utiliser la fonction next_best qui a été préparée pour vous. Elle s'utilise comme suit :

next_best(current_variables,candidate_variables,target,basetable)

où current_variables est la liste des variables déjà dans le modèle et candidate_variables la liste des variables pouvant être ajoutées ensuite.

Cette activité fait partie du cours

Introduction à l'analytique prédictive en Python

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Instructions de l’exercice

Utilisez la fonction next_best pour calculer la meilleure variable suivante et l'assigner à next_variable.
Mettez à jour la liste current_variables.
Mettez à jour la liste candidate_variables.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Find the candidate variables
candidate_variables = list(basetable.columns.values)
candidate_variables.remove("target")

# Initialize the current variables
current_variables = []

# The forward stepwise variable selection procedure
number_iterations = 5
for i in range(0, number_iterations):
    next_variable = ____(____, ____, ["target"], basetable)
    current_variables = current_variables + [____]
    candidate_variables.remove(____)
    print("Variable added in step " + str(i+1)  + " is " + next_variable + ".")
print(current_variables)

Modifier et exécuter le code