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特徴量の選択のノートブック

DataRobotは、Jupyterノートブックを介してエンドツーエンドのコード例を提供し、一般的なデータサイエンスと機械学習ワークフローの完全な例を見つけるのに役立ちます。 以下の特徴量の選択の概要を説明するノートブックを確認してください。

トピック 内容...
Feature Importance Rank Ensembling 特徴量有用性ランクアンサンブル(FIRE)の利点について学びます。これは、オートパイロットの実行中に作成された複数のモデルにおける特徴量のインパクトの中央値ランク集計を使用する高度な特徴量選択の方法です。
Advanced feature selection with Python Use Python to select features by creating aggregated Feature Impact.