자동화된 재귀적 특징 제거
이제 이 재귀 과정을 자동화해 보겠습니다. Logistic regression 추정기를 Recursive Feature Eliminator(RFE)로 감싸고, 선택할 특징 수를 지정해 주세요.
필요한 함수와 패키지는 모두 미리 로드되어 있으며, 특징들은 이미 스케일링되어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 차원 축소
연습 안내
LogisticRegression()추정기와 선택할 특징 수 3개로 RFE를 생성하세요.- 특징들과 그 ranking을 출력하세요.
- 제거되지 않은 특징들을 출력하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Create the RFE with a LogisticRegression estimator and 3 features to select
rfe = ____(estimator=____, n_features_to_select=____, verbose=1)
# Fits the eliminator to the data
rfe.fit(X_train, y_train)
# Print the features and their ranking (high = dropped early on)
print(dict(zip(X.columns, rfe.____)))
# Print the features that are not eliminated
print(X.columns[rfe.____])
# Calculates the test set accuracy
acc = accuracy_score(y_test, rfe.predict(X_test))
print(f"{acc:.1%} accuracy on test set.")