假设我有一个数据集,我想选择与预测结果相对应的特征。我实施了一些功能排名测试,结果如下:
对于预测模型,我选择了具有最佳“平均”值的特征。你知道吗
X = oil_10[['Sidetrack Code','Well Type Code','Well Status
Code','Producing Formation','Water Produced, bbl','County']]
以下是具有“最佳选择特征”的预测模型结果:
RandomForestRegressor
0.390502562474
以下是所有数据集特征的预测模型的结果,无需任何选择:
RandomForestRegressor
0.741878611892
如何利用特征排序结果实现最佳预测结果?你知道吗
我试着用这种方法来解决我的问题: 我刚刚删除了最不重要的特征(其平均重要性值小于0.15),准确率保持在75%不变,但现在预测模型的工作速度要快得多。你知道吗
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