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महत्वपूर्ण फीचर चुनना

इस अभ्यास में, आपका कार्य केवल सबसे महत्वपूर्ण फीचर चुनना है, जिन्हें अंतिम मॉडल उपयोग करेगा. ध्यान रखें कि सापेक्ष महत्व relative_importances नामक DataFrame के importance कॉलम में सेव हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

HR Analytics: Python में कर्मचारी churn की भविष्यवाणी

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अभ्यास निर्देश

  • केवल उन फीचर को चुनें जिनका importance मान 1% से अधिक हो.
  • उन फीचर से एक सूची बनाएँ और उसे प्रिंट करें (यह आपके लिए कर दिया गया है).
  • selected_list में सेव इंडेक्स का उपयोग करके, features_train और features_test दोनों को ऐसे रूपांतरित करें कि इनमें केवल 1% से अधिक importance वाले फीचर ही शामिल हों.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# select only features with relative importance higher than 1%
selected_features = relative_importances[relative_importances.____>0.01]

# create a list from those features: done
selected_list = selected_features.index

# transform both features_train and features_test components to include only selected features
features_train_selected = features_train[selected_list]
features_test_selected = ____[____]
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