Determinarea ordinii variabilelor

Procedura de selecție forward stepwise a variabilelor pornește cu un set gol de variabile și adaugă predictori unul câte unul. La fiecare pas, este selectat predictorul care obține cel mai mare AUC în combinație cu variabilele deja incluse în model.

În acest exercițiu vei învăța să implementezi procedura de selecție forward stepwise a variabilelor. În acest scop, poți folosi funcția next_best, care a fost deja implementată pentru tine. Aceasta se utilizează astfel:

next_best(current_variables,candidate_variables,target,basetable)

unde current_variables este lista variabilelor deja incluse în model, iar candidate_variables este lista variabilelor care pot fi adăugate în pasul următor.

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în analitica predictivă în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Folosește funcția next_best pentru a calcula cea mai bună variabilă următoare și atribuie rezultatul variabilei next_variable.
Actualizează lista current_variables.
Actualizează lista candidate_variables.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Find the candidate variables
candidate_variables = list(basetable.columns.values)
candidate_variables.remove("target")

# Initialize the current variables
current_variables = []

# The forward stepwise variable selection procedure
number_iterations = 5
for i in range(0, number_iterations):
    next_variable = ____(____, ____, ["target"], basetable)
    current_variables = current_variables + [____]
    candidate_variables.remove(____)
    print("Variable added in step " + str(i+1)  + " is " + next_variable + ".")
print(current_variables)

Editează și rulează codul