1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Практика співбесід з Machine Learning у Python
Connected

Вправа

Відбір ознак через важливість ознак

У попередній вправі ви потренувалися, як методи фільтрів та обгорток можуть допомогти під час відбору ознак у машинному навчанні та на співбесідах з машинного навчання. У цій вправі ви попрактикуєте методи відбору ознак, використовуючи вбудовану важливість ознак у деревоподібних алгоритмах машинного навчання на датафреймі diabetes.

Хоча на DataCamp є час і місце лише для кількох із них, на сайті scikit-learn доступна чудова документація, де розглянуто ще кілька способів відбирати ознаки.

Матрицю ознак і цільовий масив збережено у вашому робочому середовищі як X та y відповідно.

Пам'ятайте, що відбір ознак є кроком попереднього оброблення: Конвеєр машинного навчання

Інструкції 1/2

undefined XP
  • 1
    • Імпортуйте правильну функцію, щоб створити модель регресії Random Forest.
    • Навчіть модель і виведіть важливість ознак.
  • 2
    • Імпортуйте правильну функцію, щоб створити модель регресії Extra Tree.
    • Навчіть модель і виведіть важливість ознак.