Random Forest: relevante Funktionen finden

Question

Ich versuche ein RF-Modell in Sklearn für die Klassifizierung zu trainieren. Die Genauigkeit, die ich für den Test erhalte, ist mit einem spezifizierten Merkmalsvektor ziemlich gering. Ich nehme an, dass der von mir gewählte Merkmalsvektor das Modell irreführt. So versuchte ich RFE, RFECV usw., um einen relevanten Satz des Merkmalsvektors zu finden - half nicht, die Genauigkeit zu verbessern. Ich kam mit einem einfachen Feature Auswahlverfahren wie folgt>

Ist der oben genannte Code helfen herauszufinden, richtige Reihe von Funktionen? Danke

Answer 1

Was Sie tun, ist eine gierige Feature-Auswahl. Wenn Sie RandomForestClassifier zum Auswählen von Features verwenden möchten, können Sie beispielsweise Folgendes tun: