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Hola, ¡ahí! Soy Kevin, de Data School. Estás a punto de ver un extracto de un webcast privado de QA que realizo cada mes. Esta pregunta es sobre cómo seleccionar las mejores características para tu modelo de aprendizaje automático. Quédate hasta el final para descubrir cómo TÚ puedes unirte a estos webcasts en el futuro. ¡Gracias! Entonces, la primera pregunta que tengo para hoy es de Davis Vickers y pregunta: ¡Hola Kevin! Descubrí tu canal de YouTube como un aspirante a científico de datos. ¡Tu contenido me ha ayudado mucho! Pregunta sobre sklearn: En regresión logística y otros algoritmos de clasificación, ¿podrías demostrar una forma de extraer las mejores características, con sus coeficientes y/o puntaje que se utiliza en el modelo? Estoy trabajando con un modelo de regresión logística que tiene más de 400 características y estoy tratando de determinar la mejor manera de usar una importancia/selección de características. ¡Está bien! Entonces, esa fue una pregunta larga, pero déjame resumirlo así: Davis está preguntando cómo realizar la selección de características. ¿De acuerdo? Entonces, tiene 400 características.
