Ансамблеві моделі для додаткових голосів
Модель LassoCV() обрала 22 з 32 ознак. Непогано, але й не вражаюче скорочення вимірності. Скористаймося ще двома моделями, щоб за допомогою RFE (Recursive Feature Eliminator) вибрати 10 ознак, які вони вважають найважливішими.
Стандартизовані тренувальні та тестові дані вже завантажено для вас як X_train, X_test, y_train та y_test.
Ця вправа є частиною курсу
Зменшення розмірності в Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
# Select 10 features with RFE on a GradientBoostingRegressor, drop 3 features on each step
rfe_gb = RFE(estimator=____,
n_features_to_select=____, step=____, verbose=1)
rfe_gb.fit(X_train, y_train)