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PyCaretのLassoとLightGBMで特徴量選択 - Qiita
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PyCaretのLassoとLightGBMで特徴量選択 - Qiita
概要 PyCaretのLassoとLightGBMで学習したモデルの重みを用いて、特徴量選択を実施した。 実装 実行環境... 概要 PyCaretのLassoとLightGBMで学習したモデルの重みを用いて、特徴量選択を実施した。 実装 実行環境は以下の通り Python 3.9.0 PyCaret 2.3.0 前準備 データは、pycaretに用意されているサンプルデータのinsuaranceを利用する。 Build and deploy your first machine learning web app - PyCaret Official このデータは、保険会社が顧客の保険料を決める際に、貸し倒れしないような保険料を設定すべく、患者がWebに入力したフォームの内容から、将来の疾患や起こりうる健康リスクを予測し、患者ごとの適切な料金を設定するというタスクを解くために用意されたもの。 データの中身を見ると、顧客の性別や年齢、喫煙の有無といった情報が格納されている。 age sex bmi children