Einführung
Die Feature-Selektion ist ein wichtiger Schritt im maschinellen Lernen. Dabei wird die Auswahl der relevantesten Merkmale aus einem Datensatz vorgenommen, um die Genauigkeit und Leistung des Modells zu verbessern. Im Modul sklearn.feature_selection
von scikit-learn werden verschiedene Methoden zur Feature-Selektion und zur Dimensionsreduzierung bereitgestellt.
In diesem Lab werden Sie durch den Prozess der Feature-Selektion mit scikit-learn geführt. Wir werden Techniken wie das Entfernen von Merkmalen mit geringer Varianz, die einvariate Feature-Selektion, die rekursive Feature-Eliminierung und die Feature-Selektion mit SelectFromModel behandeln.
Tipps für die VM
Nachdem der Start der VM abgeschlossen ist, klicken Sie in der oberen linken Ecke, um zur Registerkarte Notebook zu wechseln und Jupyter Notebook für die Übung zu nutzen.
Manchmal müssen Sie einige Sekunden warten, bis Jupyter Notebook vollständig geladen ist. Die Validierung von Vorgängen kann aufgrund der Einschränkungen von Jupyter Notebook nicht automatisiert werden.
Wenn Sie bei der Lernphase Probleme haben, können Sie Labby gerne fragen. Geben Sie nach der Sitzung Feedback ab, und wir werden das Problem für Sie prompt beheben.