Eliminação Recursiva de Atributos com random forests
Você vai envolver um modelo de random forest com um Eliminador Recursivo de Atributos para remover atributos passo a passo. Esse método é mais conservador do que selecionar atributos após aplicar um único limiar de importância, pois remover um atributo pode influenciar as importâncias relativas dos demais.
Você vai precisar destes conjuntos de dados pré-carregados: X, X_train, y_train.
As funções e classes pré-carregadas para você são: RandomForestClassifier(), RFE(), train_test_split().
Este exercício faz parte do curso
Redução de Dimensionalidade em Python
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Wrap the feature eliminator around the random forest model
rfe = ____(estimator=____, n_features_to_select=____, verbose=1)