Einführung
In der maschinellen Lernmethode ist die Merkmalswichtigkeit ein wertvolles Werkzeug, um zu verstehen, welche Merkmale den größten Einfluss auf die Zielfunktion haben. In diesem Lab werden wir zwei Methoden zum Berechnen der Merkmalswichtigkeit vergleichen: die auf Unreinheit basierende Merkmalswichtigkeit und die Permutationswichtigkeit. Wir werden einen Zufälligen Wald-Klassifizierer auf dem Titanic-Datensatz verwenden, um die Unterschiede zwischen den beiden Methoden zu veranschaulichen.
VM-Tipps
Nachdem der VM-Start abgeschlossen ist, klicken Sie in der oberen linken Ecke, um zur Registerkarte Notebook zu wechseln und Jupyter Notebook für die Übung zu öffnen.
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 während des Lernens Probleme haben, können Sie Labby gerne fragen. Geben Sie nach der Sitzung Feedback, und wir werden das Problem für Sie prompt beheben.