特徴選択のためのランダムフォレスト
それでは、学習済みのランダムフォレストモデルを使って、入力データセット X から最も重要な特徴量を選びましょう。
前の演習で学習したモデルは rf 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。
# Create a mask for features importances above the threshold
mask = ____
# Prints out the mask
print(mask)