Введение
В машинном обучении важность признаков - это ценный инструмент для понимания того, какие признаки оказывают наибольшее влияние на целевую переменную. В этом лабе мы сравним два метода вычисления важности признаков: важность признаков на основе нечистоты и важность перестановки. Мы будем использовать классификатор случайного леса на наборе данных Titanic, чтобы проиллюстрировать различия между двумя методами.
Советы по работе с ВМ
После запуска ВМ нажмите в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.
Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook не загрузится полностью. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.
Если вы сталкиваетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.