特征选择(如何解释结果)？

Question

假设我有一个数据集，我希望选择与预测结果相对应的特征比其他特征更好。我已经实现了一些功能排名测试，结果如下：

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对于预测模型，我选择了具有最佳“均值”值的特征。

X = oil_10[['Sidetrack Code','Well Type Code','Well Status  
Code','Producing Formation','Water Produced, bbl','County']]

以下是带有“最佳选择特征”的预测模型结果：

RandomForestRegressor
0.390502562474

以下是所有数据集特征的预测模型的结果，没有任何选择：

RandomForestRegressor
0.741878611892

如何使用特征排名结果来实现最佳预测结果？

Answer 1

好吧，我试着这样解决我的问题:我只是去掉了最不重要的特征(平均重要性值小于0.15)，准确率仍然是75%，但现在预测模型的工作速度要快得多。