重要な特徴量を選ぶ
この演習では、最終モデルで使用する最も重要な特徴量だけを選択します。相対的重要度は、DataFrame relative_importances の列 importance に保存されていることを思い出してください。
この演習はコースの一部です
HRアナリティクス：Pythonで従業員離職を予測する
演習の手順
importanceの値が 1% を超える特徴量のみを選択します。- それらの特徴量からリストを作成して出力します（この部分は用意されています）。
selected_listに保存されたインデックスを使って、features_trainとfeatures_testの両方を、重要度が 1% を超える特徴量のみを含むように変換します。
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。
# select only features with relative importance higher than 1%
selected_features = relative_importances[relative_importances.____>0.01]
# create a list from those features: done
selected_list = selected_features.index
# transform both features_train and features_test components to include only selected features
features_train_selected = features_train[selected_list]
features_test_selected = ____[____]