1. Learn
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Ćwiczenie pytań rekrutacyjnych z uczenia maszynowego w Pythonie
Connected

Exercise

Selekcja cech na podstawie ich ważności

W poprzednim ćwiczeniu poznałeś(-aś) metody filtrowania i opakowywania przydatne podczas selekcji cech w uczeniu maszynowym – zarówno w praktyce, jak i na rozmowach kwalifikacyjnych. W tym ćwiczeniu przećwiczysz selekcję cech z wykorzystaniem wbudowanego mechanizmu ważności cech w algorytmach uczenia maszynowego opartych na drzewach decyzyjnych, na zbiorze danych diabetes.

Chociaż na DataCamp jest czas i miejsce tylko na kilka z tych metod, scikit-learn oferuje świetną dokumentację opisującą wiele innych sposobów selekcji cech.

Macierz cech i wektor docelowy są zapisane w twoim obszarze roboczym odpowiednio jako X i y.

Pamiętaj, że selekcja cech jest krokiem wstępnego przetwarzania danych: Machine learning pipeline

Instructions 1/2

undefined XP
  • 1
    • Zaimportuj odpowiednią funkcję, aby utworzyć model regresji Random Forest.
    • Dopasuj model i wyświetl ważność cech.
  • 2
    • Zaimportuj odpowiednią funkcję, aby utworzyć model regresji Extra Trees.
    • Dopasuj model i wyświetl ważność cech.