Eliminarea recursivă automată a caracteristicilor
Acum să automatizăm acest proces recursiv. Înfășoară un Eliminator Recursiv de Caracteristici (RFE) în jurul estimatorului de regresie logistică și transmite-i numărul dorit de caracteristici.
Toate funcțiile și pachetele necesare au fost preîncărcate, iar caracteristicile au fost scalate pentru tine.
Acest exercițiu face parte din cursul
Reducerea dimensionalității în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Creează RFE cu un estimator
LogisticRegression()și 3 caracteristici de selectat. - Afișează caracteristicile și clasificarea lor.
- Afișează caracteristicile care nu au fost eliminate.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# 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.")