Ранжирование результатов одномерного анализа
В предыдущих упражнениях вы получили восемь графиков. В этом упражнении вам нужно ранжировать их по количеству предупреждений и корреляции с метрикой ROC AUC.
Результаты одномерного анализа уже загружены и хранятся в переменной uv_results, а результаты оценки производительности — в переменной perf_results.
Это упражнение является частью курса
Мониторинг машинного обучения на Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Initialize the alert count ranker
alert_count_ranker = ____.____
alert_count_ranked_features = alert_count_ranker.____(
____.filter(____=[____, ____]))
display(alert_count_ranked_features)