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

cvičení

Stacking pro předpovídání hodnocení aplikací

V tomto cvičení začneš sestavovat svůj první stackingový ensemble. Datová sada, kterou použiješ, je ta samá, se kterou jsme pracovali v 1. kapitole. Cílem je předpovědět hodnocení každé aplikace (od 1 do 5). Vstupní příznaky, které využijeme, jsou: Reviews, Size, Installs, Type, Price a Content Rating.

Krok 1: přípravu datové sady jsme už provedli za tebe. Je dostupná jako apps. Vyčistili jsme potřebné příznaky a chybějící hodnoty jsme nahradili nulami.

Tvým úkolem je krok 2: sestavit estimátory první vrstvy.

Pokyny

100 XP
  • Sestav a natrénuj klasifikátor rozhodovacího stromu s parametry: min_samples_leaf: 3 a min_samples_split: 9.
  • Sestav a natrénuj klasifikátor 5 nejbližších sousedů s parametrem: algorithm: 'ball_tree' (pro urychlení výpočtu).
  • Vyhodnoť výkonnost každého estimátoru pomocí skóre přesnosti na testovací sadě.