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。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ次元削減
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Sum the votes of the three models
votes = ____
print(votes)