Eliminarea recursivă a caracteristicilor cu păduri aleatoare
Vei aplica un Eliminator Recursiv de Caracteristici peste un model de pădure aleatoare pentru a elimina caracteristicile pas cu pas. Această metodă este mai conservatoare față de selectarea caracteristicilor pe baza unui singur prag de importanță, deoarece eliminarea unei caracteristici poate influența importanțele relative ale celorlalte.
Vei folosi aceste seturi de date pre-încărcate: X, X_train, y_train.
Funcțiile și clasele pre-încărcate pentru tine sunt: RandomForestClassifier(), RFE(), train_test_split().
Acest exercițiu face parte din cursul
Reducerea dimensionalității în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Wrap the feature eliminator around the random forest model
rfe = ____(estimator=____, n_features_to_select=____, verbose=1)