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パリ五輪
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特徴量の選択方法についてまとめてみました 特徴量の選択法の一つとして、単変量特徴量選択(univariate feature selection)という手法があり、scikit-learnのSelectKBestとSelectPercentileで実装が可能である。 Kaggle Grandmasterに学ぶ 機械学習 実践アプローチではこれら2つの手法を組み込んだラッパークラスが紹介されており、使ってみた。 # 単変量特徴量選択(univariate feature selection)のラッパークラスを作成 class UnivariateFeatureSelection: def __init__(self, n_features, problem_type, scoring): if problem_type == 'classification': valid_scoring =
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