Manuel Özyinelemeli Öznitelik Eleme
Artık bir diyabet sınıflandırıcısı oluşturduğumuza göre, model doğruluğunu çok fazla düşürmeden öznitelik sayısını azaltıp azaltamayacağımıza bakalım.
Kodun ikinci satırında öznitelikler orijinal DataFrame'den seçiliyor. Bu seçimi ayarla.
Bir StandardScaler() örneği scaler ve bir LogisticRegression() örneği lr olarak önceden tanımlandı.
Gerekli tüm fonksiyonlar ve paketler de önceden yüklendi.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python'da Boyut Azaltma
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Remove the feature with the lowest model coefficient
X = diabetes_df[['pregnant', 'glucose', 'diastolic', 'triceps', 'insulin', 'bmi', 'family', 'age']]
# Performs a 25-75% train test split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=0)
# Scales features and fits the logistic regression model
lr.fit(scaler.fit_transform(X_train), y_train)
# Calculates the accuracy on the test set and prints coefficients
acc = accuracy_score(y_test, lr.predict(scaler.transform(X_test)))
print(f"{acc:.1%} accuracy on test set.")
print(dict(zip(X.columns, abs(lr.coef_[0]).round(2))))