Vyhodnocení tvého ansámblu
V předchozím cvičení jsi sestavil/a svůj první hlasovací klasifikátor. Teď ho vyhodnotíme a porovnáme s výsledky jednotlivých modelů.
Individuální modely (clf_knn, clf_dt a clf_lr) i hlasovací klasifikátor (clf_vote) jsou už načtené a natrénované.
Pro hodnocení výkonu použij funkci f1_score(). Navíc vytvoříš classification report na testovací sadě (X_test, y_test) pomocí funkce classification_report().
Podaří se tvému hlasovacímu klasifikátoru překonat F1-skóre rozhodovacího stromu, které činí 58 %?
Toto cvičení je součástí kurzu
Ensemble Methods in Python
Pokyny k cvičení
- Použij hlasovací klasifikátor
clf_votek předpovězení štítků testovací sadyX_test. - Vypočítej F1-skóre hlasovacího klasifikátoru.
- Vypočítej classification report hlasovacího klasifikátoru tak, že funkci
classification_report()předášy_testapred_vote.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Calculate the predictions using the voting classifier
pred_vote = ____
# Calculate the F1-Score of the voting classifier
score_vote = ____
print('F1-Score: {:.3f}'.format(score_vote))
# Calculate the classification report
report = ____
print(report)