Příprava půdy

V následujících cvičeních porovnáš OOB přesnost s přesností na testovací sadě u bagging klasifikátoru natrénovaného na datasetu Indian Liver Patient.

V sklearn můžeš vyhodnotit OOB přesnost ensemble klasifikátoru tak, že při vytváření instance nastavíš parametr oob_score na True. Po natrénování klasifikátoru získáš OOB přesnost přístupem k atributu .oob_score_ dané instance.

V prostředí máš k dispozici třídu DecisionTreeClassifier z modulu sklearn.tree.

Toto cvičení je součástí kurzu

Machine Learning with Tree-Based Models in Python

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Importuj BaggingClassifier z sklearn.ensemble.
Vytvoř instanci DecisionTreeClassifier s hodnotou min_samples_leaf nastavenou na 8.
Vytvoř instanci BaggingClassifier složeného z 50 stromů a nastav oob_score na True.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Import DecisionTreeClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# Import BaggingClassifier
____

# Instantiate dt
dt = ____(min_samples_leaf=____, random_state=1)

# Instantiate bc
bc = ____(base_estimator=____, 
            n_estimators=____,
            oob_score=____,
            random_state=1)

Upravit a spustit kód