1. Learn
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Luyện tập câu hỏi phỏng vấn Machine Learning bằng Python
Connected

Exercise

Chọn đặc trưng dựa trên độ quan trọng của đặc trưng

Trong bài tập trước, bạn đã luyện tập cách các phương pháp filter và wrapper hữu ích khi chọn đặc trưng trong Machine Learning, cũng như trong phỏng vấn Machine Learning. Trong bài này, bạn sẽ luyện tập các phương pháp chọn đặc trưng bằng cách sử dụng độ quan trọng đặc trưng tích hợp sẵn trong các thuật toán Machine Learning dựa trên cây trên DataFrame diabetes.

Mặc dù trên DataCamp chỉ có thời gian và không gian để thực hành với một vài phương pháp, nhưng trên trang web của scikit-learn có tài liệu rất tốt giới thiệu nhiều cách khác để chọn đặc trưng.

Ma trận đặc trưng và mảng mục tiêu đã được lưu trong không gian làm việc của bạn lần lượt là X và y.

Hãy nhớ rằng chọn đặc trưng được xem là một bước tiền xử lý: Quy trình Machine Learning

Instructions 1/2

undefined XP
  • 1
    • Import hàm đúng để khởi tạo mô hình hồi quy Random Forest.
    • Fit mô hình và in ra độ quan trọng của đặc trưng.
  • 2
    • Import hàm đúng để khởi tạo mô hình hồi quy Extra Tree.
    • Fit mô hình và in ra độ quan trọng của đặc trưng.