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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_maskrf_maskgb_mask として、特徴量と目的変数のデータセットは Xy 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

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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)
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