Random forest per la selezione delle feature
Ora usiamo il modello random forest addestrato per selezionare le feature più importanti dal nostro insieme di dati di input X.
Il modello addestrato dell'esercizio precedente è già caricato come rf.
Questo esercizio fa parte del corso
Riduzione della dimensionalità in Python
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# Create a mask for features importances above the threshold
mask = ____
# Prints out the mask
print(mask)