การเลือกฟีเจอร์ที่สำคัญ
ในแบบฝึกหัดนี้ ให้เลือกเฉพาะฟีเจอร์ที่สำคัญที่สุดเพื่อนำไปใช้กับโมเดลขั้นสุดท้าย ทั้งนี้ ค่าความสำคัญสัมพัทธ์ถูกบันทึกไว้ในคอลัมน์ importance ของ DataFrame ชื่อ relative_importances
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
HR Analytics: การพยากรณ์การลาออกของพนักงานด้วย Python
คำแนะนำการฝึกหัด
- เลือกเฉพาะฟีเจอร์ที่มีค่า
importanceสูงกว่า 1% - สร้างลิสต์จากฟีเจอร์เหล่านั้นและแสดงผล (ส่วนนี้เตรียมไว้ให้แล้ว)
- ใช้ index ที่บันทึกใน
selected_listเพื่อแปลงทั้งfeatures_trainและfeatures_testให้คงเฉพาะฟีเจอร์ที่มีค่าความสำคัญสูงกว่า 1%
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# select only features with relative importance higher than 1%
selected_features = relative_importances[relative_importances.____>0.01]
# create a list from those features: done
selected_list = selected_features.index
# transform both features_train and features_test components to include only selected features
features_train_selected = features_train[selected_list]
features_test_selected = ____[____]