Scikit-Learn: selección de características

Descripción

Desarrolla un notebook en Python que, a partir de un dataset simulado, utilice SelectKBest de Scikit-Learn para seleccionar las características más relevantes según una función de evaluación.

Crea un archivo .ipynb desde cero que realice lo siguiente:

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Genera un dataset simulado con 100 muestras y 10 características numéricas (nombradas, por ejemplo, feature_1, feature_2, …, feature_10) y una variable objetivo binaria (0 o 1), puedes usar el método make_classification de Scikit Learn.
Utiliza SelectKBest con la función de evaluación f_classif para seleccionar las 3 características con mayor poder discriminatorio.
Muestra en pantalla el dataset original (al menos las primeras filas), los puntajes obtenidos para cada característica y los nombres de las características seleccionadas.

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solution.js

JavaScript

1 function solveChallenge ( input ) {

2 // Algoritmo optimizado O(n log n)

3 const data = parseInput ( input );

4 const sorted = data . sort (( a , b ) => a - b );

6 // Aplicar técnica de dos punteros

7 let left = 0 , right = sorted . length - 1 ;

8 const result = [];

10 while ( left < right ) {

11 const sum = sorted [ left ] + sorted [ right ];

12 if ( sum === target ) {

13 result . push ([ sorted [ left ], sorted [ right ]]);

14 left ++; right --;

15 } else if ( sum < target ) {

16 left ++;

17 } else {

18 right --;

19 }

20 }

22 return result ;

23 }

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