이번 포스팅에서는 feature들의 중요도를 판단하여 x변수들을 채택하는 방법으로 모델의 성능을 높여보는 작업을 하겠습니다. 랜덤포레스트를 돌리면 모델의 변수중요도(feature importance)를 출력할 수 있습니다. feature importance는 tree를 분할하는데 얼마나 기여를 했는지에 따라 중요도를 결정합니다. importances = model.feature_importances_ std = np.std([tree.feature_importances_ for tree in model.estimators_], axis=0) indices = np.argsort(importances)[::-1] print("Feature ranking:") for f in range(x_train.sha..
