【学习打卡】第一天 数据挖掘 - 重要系数与重要因子选择

模块一：Python全能工程师2022，6-3数据挖掘与特征工程之重要系数与重要因子选择

模块二：掌握Python数据读取、预处理、分析、挖掘与模型搭建的全流程必备知识。

模块三：

重要系数选择使用函数sklear.feature_selection

设置阈值threshold，超过的为重要因子，否则为false. 在这里设置的阈值为0.1，

然后设置一个cols_selected 的空集合 [] 承载重要因子

print 了 cols_selected出来后发现有一定的数量，然后看到后面写的true为重要因子，false为不重要因子。

在线性回归linear regression中找到coef_ 权重

随机森林random forest里的attributes，返回 feature_importances_ 

所以 feature_coef 换成feature_importances_

feature_coef_后面需要重复值，所以跟[0]，feature_importances_只需要执行一次即可

结果返回feature_coef_重要因子有23个，但是feature_imporatances_只有2个，权重的不一样

阈值可调整，从0.1减少到0.01，True有27，0.02则有14个，0.15则有17个True, 即重要因子,若是自己探索的过程，shishi

模块四：