Lepší výsledky s Voting Classifierem

V tomto posledním kroku vyhodnotíš výkon voting classifieru, který bere výstupy modelů definovaných v seznamu classifiers a přiřazuje štítky hlasováním většiny.

V prostředí máš k dispozici proměnné X_train, X_test, y_train, y_test, seznam classifiers definovaný v předchozím cvičení a funkci accuracy_score z sklearn.metrics.

Toto cvičení je součástí kurzu

Machine Learning with Tree-Based Models in Python

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Importuj VotingClassifier z sklearn.ensemble.
Vytvoř instanci VotingClassifier tak, že parametru estimators přiřadíš classifiers, a výsledek ulož do vc.
Natrénuj vc na trénovací sadě.
Vyhodnoť přesnost vc na testovací sadě pomocí predikcí y_pred.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Import VotingClassifier from sklearn.ensemble
____

# Instantiate a VotingClassifier vc
vc = ____(estimators=____)     

# Fit vc to the training set
____.____(____, ____)   

# Evaluate the test set predictions
y_pred = vc.predict(X_test)

# Calculate accuracy score
accuracy = ____(____, ____)
print('Voting Classifier: {:.3f}'.format(accuracy))

Upravit a spustit kód