使用随机森林进行递归特征消除
您将把递归特征消除器包裹在随机森林模型外,逐步移除特征。与在一次性应用重要性阈值后再选择特征相比,这种方法更为保守。因为删除一个特征会影响其他特征的相对重要性。
已预加载的数据集有:X、X_train、y_train。
已为您预加载的函数和类有:RandomForestClassifier()、RFE()、train_test_split()。
本练习是课程的一部分
Python 中的降维
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Wrap the feature eliminator around the random forest model
rfe = ____(estimator=____, n_features_to_select=____, verbose=1)