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演習

次に入れる最適な変数を選ぶ

前向き逐次（forward stepwise）変数選択は、空の変数集合から始め、各ステップで次に最適な変数を追加していく方法です。この手順を実装するために、便利な関数を2つ用意しました。

auc 関数は、与えられた変数集合 variables を説明変数とするモデルの AUC を計算します。next_best 関数は、次のステップで変数リストに追加すべき変数を計算します。

この演習では、これらの関数の目的をより深く理解するために実験します。与えられた変数集合の AUC を計算し、次に追加すべき変数を求め、それが実際に最適な AUC につながることを確認します。

指示

100 XP
  • auc 関数はすでに実装済みです。"max_gift"、"mean_gift"、"min_gift" を説明変数とするモデルの AUC を計算してください。これらの変数をリストにして、auc 関数の最初の引数として渡します。
  • next_best 関数はすでに実装済みです。現在 "max_gift"、"mean_gift"、"min_gift" がモデルに含まれており、候補となる次の説明変数が "age" と "gender_F" のとき、次に追加すべき変数を計算してください。next_best 関数の最初の引数は現在の変数のリスト、2番目の引数は候補となる説明変数のリストです。
  • "max_gift"、"mean_gift"、"min_gift"、"age" を説明変数とするモデルの AUC を計算してください。
  • "max_gift"、"mean_gift"、"min_gift"、"gender_F" を説明変数とするモデルの AUC を計算してください。