3 फीचर सेलेक्टर्स को जोड़ना
हम पिछले अभ्यासों में बनाए गए 3 मॉडलों के वोट्स को मिलाकर, यह तय करेंगे कि कौन-से फीचर महत्वपूर्ण हैं, और उन्हें एक मेटा मास्क में रखेंगे। फिर इस मास्क की मदद से डाइमेंशनलिटी घटाएँगे और देखेंगे कि घटाए गए डेटासेट पर एक साधारण लीनियर रिग्रेसर कैसा प्रदर्शन करता है।
प्रति-मॉडल वोट्स पहले से lcv_mask, rf_mask, और gb_mask के रूप में लोड किए गए हैं, और फीचर व टारगेट डेटासेट क्रमशः X और y के रूप में उपलब्ध हैं।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Dimensionality Reduction
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Sum the votes of the three models
votes = ____
print(votes)