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

cvičení

Sestavení stacking klasifikátoru

Teď se pustíš do dalších dvou kroků.

Krok 3: Přidání predikcí do datové sady: Tuto část interně zpracovává třída StackingClassifier, ale my svůj díl práce odvedeme tak, že připravíme seznam klasifikátorů první vrstvy, které jsi sestavil/a v předchozím cvičení. Jsou dostupné jako: clf_dt a clf_knn.

Krok 4: Sestavení meta estimátoru druhé vrstvy: K tomuto účelu použiješ výchozí LogisticRegression. Ten jako vstupní příznaky přijme individuální predikce základních estimátorů.

Jakmile máš obě vrstvy estimátorů připravené, můžeš sestavit stacking klasifikátor.

Pokyny

100 XP
  • Připrav seznam dvojic s klasifikátory první vrstvy: clf_dt a clf_knn (se správnými popisky a ve správném pořadí).
  • Inicializuj meta estimátor druhé vrstvy: LogisticRegression.
  • Sestav stacking klasifikátor a předej mu: seznam dvojic, meta klasifikátor, parametr stack_method='predict_proba' (pro použití pravděpodobností tříd) a passthrough = False (aby se jako příznaky používaly pouze predikce).