1. Uczyć się
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Procvičování otázek k pohovorům z oblasti Machine Learning v Pythonu
Connected

Exercise

Boosting

V předchozím cvičení jsi začal/a s ensemble technikami pomocí baggingu. Na pohovoru zaměřeném na Machine Learning tě mohou vyzvat, abys vyzkoušel/a nebo okomentoval/a více než jednu ensemble techniku.

Tady si procvičíš Boosting, který využívá ke trénování každého slabého klasifikátoru všechna data – instance, které předchozí klasifikátory špatně zařadily, ale dostávají vyšší váhu, takže následující klasifikátory se na ně při tréninku zaměří více. Výsledkem je model s nižší mírou zkreslení (bias).

Všechny potřebné balíčky jsou už naimportované: pandas jako pd, train_test_split z sklearn.model_selection, accuracy_score z sklearn.linear_model, LogisticRegression z sklearn.linear_model a BaggingClassifier a AdaBoostClassifier z sklearn.ensemble.

DataFrame loan_data je už rozdělený na X_train, X_test, y_train a y_test.

Instrukcje 1/4

undefined XP
    1
    2
    3
    4
  • Vytvoř instanci boostingového klasifikátoru AdaBoost a nastav příslušný argument tak, aby se vygenerovalo 50 estimátorů.