手记

【学习打卡】第一天 数据挖掘 - 重要系数与重要因子选择

模块一:Python全能工程师2022,6-3数据挖掘与特征工程之重要系数与重要因子选择

模块二:掌握Python数据读取、预处理、分析、挖掘与模型搭建的全流程必备知识。

模块三:

重要系数选择使用函数sklear.feature_selection

设置阈值threshold,超过的为重要因子,否则为false. 在这里设置的阈值为0.1,

然后设置一个cols_selected 的空集合 [] 承载重要因子

print 了 cols_selected出来后发现有一定的数量,然后看到后面写的true为重要因子,false为不重要因子。


在线性回归linear regression中找到coef_ 权重

随机森林random forest里的attributes,返回 feature_importances_ 

所以 feature_coef 换成feature_importances_

feature_coef_后面需要重复值,所以跟[0],feature_importances_只需要执行一次即可

结果返回feature_coef_重要因子有23个,但是feature_imporatances_只有2个,权重的不一样


阈值可调整,从0.1减少到0.01,True有27,0.02则有14个,0.15则有17个True, 即重要因子,若是自己探索的过程,shishi


模块四:

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