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  3. Pythonで学ぶ次元削減
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演習

3つの特徴選択器を組み合わせる

前の演習で作成した3つのモデルの投票を組み合わせ、どの特徴が重要かを決めるメタマスクを作成します。次に、このマスクを使って次元削減を行い、単純な線形回帰器が削減後のデータセットでどのように動作するかを確認します。

各モデルの投票は lcv_mask、rf_mask、gb_mask として、特徴量と目的変数のデータセットは X と y として読み込まれています。

指示1 / 4

undefined XP
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  • np.sum() を使って3つのモデルの投票を合計します。