1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Ensemble Methods in Python
Connected

cvičení

První pokus o bagging

Viděl/a jsi, co se děje v jedné iteraci baggingového ensemblu. Teď pojďme sestavit vlastní baggingový model!

Byla pro tebe připravena dvě funkce:

def build_decision_tree(X_train, y_train, random_state=None):
    # Vezme vzorek s opakováním,
    # sestaví "slabý" rozhodovací strom
    # a natrénuje ho na trénovací sadě

def predict_voting(classifiers, X_test):
    # Provede jednotlivé předpovědi
    # a zkombinuje je pomocí hlasování ("Voting")

Funkce build_decision_tree() dělá technicky to samé, co jsi dělal/a v předchozím cvičení. Tady ale sestavíš hned několik takových stromů a pak je zkombinuješ. Podíváme se, jestli tento ensemble „slabých" modelů zlepší výkon!

Pokyny

100 XP
  • Sestav jednotlivé modely voláním funkce build_decision_tree() a předej jí trénovací sadu a index i jako random state.
  • Předpověz štítky testovací sady pomocí predict_voting(), přičemž jí předej seznam klasifikátorů clf_list a vstupní příznaky testovací sady.