結合 3 種特徵選擇器

我們要把你在前面練習中建立的 3 個模型的投票結果結合起來，做成一個整合的遮罩（meta mask），用來決定哪些特徵是重要的。接著會用這個遮罩來降維，並觀察在降維後的資料集上，一個簡單線性迴歸器的表現。

每個模型的投票結果已預先載入為 lcv_mask、rf_mask 和 gb_mask，而特徵與目標資料集分別為 X 和 y。