House price prediction 썸네일형 리스트형 Using XGBoost For Feature Selection by Mei-Cheng Shih (With Python) 이 커널은 JMT5802의 포스팅에서 영감을 받음. 이 커널의 목적은 boruta 패키지의 중요요소인 RF(랜덤포레스트)를 대채하기 위해 XGBoost를 사용하는 것이 목적이다. 이 Case에서 XGBoost가 RF보다 더 좋은 예측을 내기 때문에, 이 kernel의 결과는 이를 잘 나타낸다. 더욱이, 이 코드는 필자가 사용했던 데이터전처리 과정을 포함한다.먼저 전처리와 데이터를 불러오기 위한 패키지를 불러온다.In [1]:from scipy.stats.mstats import mode import pandas as pd import numpy as np import time from sklearn.preprocessing import LabelEncoder """ Read Data """ train=p.. 더보기 이전 1 다음