В статье рассматривается выбор оптимального шага при рекурсивном отборе признаков (RFE). Предлагаются три подхода: фиксированный шаг, динамический шаг, зависящий от количества признаков, и динамический шаг, основанный на значимости признаков. На основе как искусственно сгенерированных, так и реальных наборов данных проводится анализ эффективности каждого метода, выявляются их преимущества и недостатки. Также внимание уделяется недостаткам текущей реализации RFE в библиотеке Scikit-learn, и предлагаются пути их улучшения, а также креативные подходы к решению задач feature selection.
Хабр, привет! Я снова пришёл к вам со статьёй, где показываю мои любимые техники вёрстки.…
Привет, друзья! В этой серии статей мы разбираем структуры данных и алгоритмы, представленные в этом…
Для некоторых задач, связанных с обновлением данных в реальном времени — например, новостные ленты, уведомления…
Со времён появления контекстной рекламы маркетологов не перестаёт мучить вопрос:"А есть ли смысл вести контекст по…
Накануне в прямом эфире прошла большая презентация новой техники от компании Apple. Команда Тима Кука…
10 новых российских сервисов для нарезки шортсов при помощи ИИ, публикации в цифровых СМИ, авто-ответов…