В статье рассматривается выбор оптимального шага при рекурсивном отборе признаков (RFE). Предлагаются три подхода: фиксированный шаг, динамический шаг, зависящий от количества признаков, и динамический шаг, основанный на значимости признаков. На основе как искусственно сгенерированных, так и реальных наборов данных проводится анализ эффективности каждого метода, выявляются их преимущества и недостатки. Также внимание уделяется недостаткам текущей реализации RFE в библиотеке Scikit-learn, и предлагаются пути их улучшения, а также креативные подходы к решению задач feature selection.

Задумываетесь о переезде ближе к работе или хотите сэкономить на аренде? В этой статье мы проведем анализ затрат и выгод для IT-джунов с разными уровнями зарплат. Рассмотрим, как переезд влияет на чистый доход и эффективную стоимость часа работы. Стоит ли переезжать ближе к работе ради экономии времени и денег, и как это может повлиять на вашу карьеру и качество жизни в целом.