第0步:问题描述

我有一个分类问题,即我想基于数字特征的集合,使用逻辑回归和运行主成分分析(PCA)来预测二进制目标.

我有2个数据集:df_train和df_valid(分别是训练集和验证集)作为pandas数据框,包含特征和目标.作为第一步,我使用get_dummiespandas函数将所有分类变量转换为boolean.例如,我会:

n_train = 10
np.random.seed(0)
df_train = pd.DataFrame({"f1":np.random.random(n_train), \
                         "f2": np.random.random(n_train), \
                         "f3":np.random.randint(0,2,n_train).astype(bool),\
                         "target":np.random.randint(0,2,n_train).astype(bool)})

In [36]: df_train
Out[36]: 
         f1        f2     f3 target
0  0.548814  0.791725  False  False
1  0.715189  0.528895   True   True
2  0.602763  0.568045  False   True
3  0.544883  0.925597   True   True
4  0.423655  0.071036   True   True
5  0.645894  0.087129   True  False
6  0.437587  0.020218   True   True
7  0.891773  0.832620   True  False
8  0.963663  0.778157  False  False
9  0.383442  0.870012   True   True …