Используя код из [1](пункт «Решение задачи ранжирования признаков», стр. 205), выполните ранжирование признаков с помощью указанных по варианту моделей. Отобразите получившиеся значения\оценки каждого признака каждым методом\моделью и среднюю оценку. Проведите анализ получившихся результатов. Какие четыре признака оказались самыми важными по среднему значению? (Названия\индексы признаков и будут ответом на задание).
9.
В этом коде мы генерируем 500 наблюдений с 15 признаками. Затем создается словарь для хранения рангов признаков для каждого метода (Lasso, Random Forest, f_regression). Функция calculate_ranks() используется для вычисления рангов признаков для каждого метода. Для этого она обучает модель (Lasso или Random Forest) на данных и затем возвращает словарь, где ключами являются имена признаков, а значениями - коэффициенты признаков модели. Если используется метод f_regression, функция возвращает словарь с f-статистиками признаков. Затем функция create_normalized_rank_dict() используется для нормализации рангов признаков. Она принимает ранги и имена признаков, приводит ранги к абсолютному значению, нормализует их с использованием MinMaxScaler из sklearn.preprocessing и возвращает словарь, где ключами являются имена признаков, а значениями - нормализованные ранги. Наконец, код вычисляет среднее значение рангов для каждого признака, сортирует признаки по средним значениям рангов в порядке убывания и выводит признаки и их ранги.
