Как я могу автоматизировать несколько функций в массиве numpy для линейной регрессии ⇐ Python

[Anonymous]

Я хочу упростить добавление и удаление функций для обработки в линейной регрессии Sci Kit Learn.
Мой текущий подход:

Код: Выделить всё

training_data = pd.read_csv('2.3.1.training_data.csv')

x_name = ['BMI', 'Age']
y_name = 'Target'
x = np.array(training_data[x_name[0]], training_data[x_name[1]]).reshape(-1, 1)
y = np.array(training_data[y_name])

Моя проблема в том, что если я добавляю или удаляю функцию из массива x_name, мне нужно вручную добавить или удалить элемент при создании экземпляра x.
Мне нужно примерно следующее:

Код: Выделить всё

training_data = pd.read_csv('2.3.1.training_data.csv')

x_name = ['BMI', 'Age']
y_name = 'Target'
x = np.array(training_data[{*x_name}]).reshape(-1, 1)
y = np.array(training_data[y_name])

Поэтому я могу просто изменить массив x_name, и изменения отразятся в модели линейной регрессии без изменения какого-либо другого кода.

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/793 ... regression