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  3. Pythonで学ぶ次元削減
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练习

手動による再帰的特徴量削減（RFE）

糖尿病の分類器を作成したので、モデルの精度をあまり落とさずに、特徴量の数を減らせるか試してみましょう。

2行目のコードでは、元のDataFrameから特徴量を選択しています。この選択を調整してください。

StandardScaler() のインスタンスは scaler、LogisticRegression() のインスタンスは lr としてあらかじめ定義されています。

必要な関数とパッケージはすべて読み込まれています。

说明 1 / 共 3 个

undefined XP
  • 1
    • まずは提示されたコードを実行し、モデル係数が最も小さい特徴量を X から削除してください。
  • 2
    • コードを実行し、モデル係数が最も小さい特徴量をさらに2つ削除してください。
  • 3
    • コードを実行し、係数が最も大きい特徴量のみを残してください。