Łączenie 3 selektorów cech
Połączymy głosy 3 modeli zbudowanych w poprzednich ćwiczeniach, aby zdecydować, które cechy są istotne – wynik zapiszemy w postaci maski zbiorczej. Następnie użyjemy tej maski do redukcji wymiarowości i sprawdzimy, jak prosty regressor liniowy radzi sobie na zredukowanym zbiorze danych.
Głosy poszczególnych modeli zostały wczytane jako lcv_mask, rf_mask i gb_mask, a zbiory cech i etykiet jako X i y.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Redukcja wymiarowości w Pythonie
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Sum the votes of the three models
votes = ____
print(votes)