BaşlayınÜcretsiz başlayın

Otomatik Özyineli Özellik Eleme

Şimdi bu özyinelemeli süreci otomatikleştirelim. Lojistik regresyon kestiricimizi bir Özyineli Özellik Eleme (RFE) ile sarmala ve istediğin özellik sayısını geçir.

Gerekli tüm fonksiyonlar ve paketler önceden yüklendi ve özellikler senin için ölçeklendi.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python'da Boyut Azaltma

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • LogisticRegression() kestiricisiyle ve seçilecek 3 özellikle RFE'yi oluştur.
  • Özellikleri ve onların sıralamasını yazdır.
  • Elenmeyen özellikleri yazdır.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Create the RFE with a LogisticRegression estimator and 3 features to select
rfe = ____(estimator=____, n_features_to_select=____, verbose=1)

# Fits the eliminator to the data
rfe.fit(X_train, y_train)

# Print the features and their ranking (high = dropped early on)
print(dict(zip(X.columns, rfe.____)))

# Print the features that are not eliminated
print(X.columns[rfe.____])

# Calculates the test set accuracy
acc = accuracy_score(y_test, rfe.predict(X_test))
print(f"{acc:.1%} accuracy on test set.")
Kodu Düzenle ve Çalıştır