Определение порядка переменных

Процедура пошагового отбора переменных вперёд начинается с пустого набора переменных и добавляет предикторы по одному. На каждом шаге выбирается тот предиктор, который в сочетании с уже включёнными переменными даёт наибольшее значение AUC.

В этом упражнении вы научитесь реализовывать процедуру пошагового отбора переменных вперёд. Для этого воспользуйтесь функцией next_best, которая уже реализована за вас. Она вызывается следующим образом:

next_best(current_variables,candidate_variables,target,basetable)

где current_variables — список переменных, уже включённых в модель, а candidate_variables — список переменных, которые можно добавить на следующем шаге.

Это упражнение является частью курса

Введение в предиктивную аналитику на Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Используйте функцию next_best, чтобы вычислить следующую наилучшую переменную, и сохраните результат в next_variable.
Обновите список current_variables.
Обновите список candidate_variables.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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)

Редактировать и запускать код