1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Giảm Chiều Dữ Liệu với Python
Connected

Bài tập

Loại bỏ đặc trưng đệ quy với random forest

Bạn sẽ bọc một bộ loại bỏ đặc trưng đệ quy (Recursive Feature Eliminator) quanh một mô hình random forest để loại dần các đặc trưng theo từng bước. Phương pháp này thận trọng hơn so với việc chọn đặc trưng dựa trên một ngưỡng độ quan trọng duy nhất, vì việc bỏ một đặc trưng có thể làm thay đổi độ quan trọng tương đối của các đặc trưng còn lại.

Bạn sẽ dùng các tập dữ liệu đã được nạp sẵn: X, X_train, y_train.

Các hàm và lớp đã được nạp sẵn cho bạn gồm: RandomForestClassifier(), RFE(), train_test_split().

Hướng dẫn 1/4

undefined XP
    1
    2
    3
    4
  • Tạo một bộ loại bỏ đặc trưng đệ quy để chọn ra 2 đặc trưng quan trọng nhất bằng mô hình random forest.