はじめに
この実験では、サポートベクトル分類器(SVC)を実行する前に単変量特徴選択を行い、分類スコアを向上させる方法を示します。irisデータセット(4つの特徴)を使用し、36の非情報的な特徴を追加します。特徴の約10%を選択するときに、モデルが最良の性能を達成することがわかります。
VMのヒント
VMの起動が完了したら、左上隅をクリックしてノートブックタブに切り替え、Jupyter Notebookを使用して練習します。
Jupyter Notebookが読み込み終了するまで数秒待つ必要がある場合があります。Jupyter Notebookの制限により、操作の検証を自動化することはできません。
学習中に問題に遭遇した場合は、Labbyにお問い合わせください。セッション後にフィードバックを提供してください。すぐに問題を解決いたします。