Вибір важливих ознак
У цій вправі ваше завдання — вибрати лише найважливіші ознаки, які використовуватиме фінальна модель. Пам'ятайте, що відносні важливості збережені в стовпчику importance датафрейму relative_importances.
Ця вправа є частиною курсу
HR Analytics: прогнозування плинності персоналу в Python
Інструкції до вправи
- Виберіть лише ті ознаки, у яких значення
importanceперевищує 1%. - Створіть зі списку цих ознак list і виведіть його (це вже зроблено за вас).
- Використовуючи індекси, збережені в
selected_list, перетворіть іfeatures_train, іfeatures_test, щоб залишити лише ознаки з важливістю понад 1%.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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 = ____[____]