Modele de ansamblu pentru voturi suplimentare
Modelul LassoCV() a selectat 22 din 32 de caracteristici. Nu e rău, dar nici o reducere spectaculoasă a dimensionalității. Hai să folosim încă două modele pentru a selecta cele 10 caracteristici pe care le consideră cele mai importante, folosind Eliminatorul Recursiv de Caracteristici (RFE).
Datele de antrenament și de testare standardizate au fost preîncărcate pentru tine ca X_train, X_test, y_train și y_test.
Acest exercițiu face parte din cursul
Reducerea dimensionalității în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
# Select 10 features with RFE on a GradientBoostingRegressor, drop 3 features on each step
rfe_gb = RFE(estimator=____,
n_features_to_select=____, step=____, verbose=1)
rfe_gb.fit(X_train, y_train)