Výběr nejlepšího modelu
V tomto cvičení porovnáš různé klasifikátory a vybereš ten nejvýkonnější.
Dataset – již načtený a rozdělený na trénovací a testovací sadu – obsahuje data o Pokémonech: jejich statistiky, typy a informaci o tom, zda jsou legendární. Cílem klasifikátorů je předpovědět hodnotu proměnné 'Legendary'.
Na trénovací sadě byly natrénované tři samostatné klasifikátory:
clf_lrje logistická regrese.clf_dtje rozhodovací strom.clf_knnje klasifikátor 5 nejbližších sousedů.
Protože jsou třídy nevyvážené – z 800 Pokémonů v datasetu je legendárních pouze 65 – použijeme k hodnocení výkonu F1-skóre. Funkce f1_score() ze scikit-learn je již naimportovaná.
Toto cvičení je součástí kurzu
Ensemble Methods in Python
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Predict the labels of the test set
pred_lr = ____
pred_dt = ____
pred_knn = ____