Прогнозное моделирование лечения ВИЧ/СПИДа в Python — выбор функций ⇐ Python

[Гость]

Я работаю над проектом прогнозного моделирования в области аналитики здравоохранения, уделяя особое внимание оптимизации результатов лечения ВИЧ/СПИДа с использованием Python. Я собрал набор данных с различными характеристиками, включая демографические данные пациентов, историю лечения и результаты лабораторных исследований.

Код: Выделить всё

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.feature_selection import SelectFromModel

# Load dataset (dummy data for illustration purposes)
data = pd.read_csv('hiv_aids_dataset.csv')
# Split data into features (X) and target variable (y)
X = data. Drop('treatment_outcome', axis=1)
y = data['treatment_outcome']

# Split the dataset into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Initialize a random forest classifier
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)

# Fit the model
clf.fit(X_train, y_train)

# Feature selection
model = SelectFromModel(clf, prefit=True)
selected_features = X.columns[model.get_support()]

print("Selected Features:", selected_features)

Any suggestion on improving the selected features or any alternative approach on this? Also, any EDA suggestion that could improve the accuracy of my model?


Источник: https://stackoverflow.com/questions/781 ... -selection