В столбце выбора в кадре данных в пандах применяется функция min

Question

У меня есть n-dataframe в списке

df=[df_1, df_2, df_3, ...., df_n]

Где df_n - это фрейм данных в пандах (python). df_n - это переменная моей керас-модели.

X_train=[df_1_1,df_2_1,...,df_n_1]

Куда:

df_1_1 - первый фрейм данных списка (первая переменная) и первые столбцы этого фрейма данных, его фрейм данных имеет m столбцов.

Каждый столбец этого информационного кадра, если эта переменная применяет другой тип сглаживания или фильтра.

У меня есть 100 столбцов в каждом фрейме данных, и я хочу выбрать комбинацию столбцов (разных фреймов данных), X_train, которые имеют минимальное значение в оценке моей модели.

score =  model.evaluate(X_test,Y_test)

X_test и Y_test - последние n вхождений выбранных столбцов.

Там какая-то библиотека для выделенных этой колонки (нейронные сети, GA, колония муравья, ...)?

Как я могу это реализовать?

Answer 1

Какова ваша задача прогнозирования? Вам нужна нейронная сеть или нет? По сути, вы смотрите здесь на проблему выбора функции. Вы можете использовать более простые модели, такие как лассо, которые будут выбирать столбцы, используя L1-регуляризацию. Или вы можете использовать метод ансамбля, такой как случайные леса, и учитывать относительную важность объектов для выбора столбцов. Возможно, взгляните на scikit-Learn.