Mô hình ensemble để có thêm lượt bình chọn
Mô hình LassoCV() đã chọn 22 trên 32 đặc trưng. Không tệ, nhưng cũng chưa phải là giảm chiều dữ liệu ấn tượng. Hãy dùng thêm hai mô hình nữa để chọn ra 10 đặc trưng mà chúng cho là quan trọng nhất bằng Recursive Feature Eliminator (RFE).
Dữ liệu huấn luyện và kiểm tra đã được chuẩn hóa và nạp sẵn cho bạn dưới tên X_train, X_test, y_train và y_test.
Bài tập này là một phần của khóa học
Giảm Chiều Dữ Liệu với Python
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
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)