Değişkenlerin sırasını bulma
İleri adımlı değişken seçimi yöntemi, boş bir değişken kümesiyle başlar ve yordayıcıları teker teker ekler. Her adımda, mevcut değişkenlerle birlikte en yüksek AUC değerini veren yordayıcı seçilir.
Bu egzersizde ileri adımlı değişken seçim yöntemini nasıl uygulayacağını öğreneceksin. Bu amaçla, senin için hazırlanmış next_best fonksiyonunu kullanabilirsin. Kullanımı şu şekildedir:
next_best(current_variables,candidate_variables,target,basetable)
burada current_variables modelde hâlihazırda bulunan değişkenlerin listesi, candidate_variables ise bir sonraki adımda eklenebilecek değişkenlerin listesidir.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Öngörücü Analitiğe Giriş
Egzersiz talimatları
next_bestfonksiyonunu kullanarak bir sonraki en iyi değişkeni hesapla venext_variabledeğişkenine ata.current_variableslistesini güncelle.candidate_variableslistesini güncelle.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# 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)