Entropie vs. Gini-Index

In dieser Übung vergleichst du die Testgenauigkeit von dt_entropy mit der Genauigkeit eines anderen Baums namens dt_gini. Der Baum dt_gini wurde auf demselben Datensatz mit denselben Parametern trainiert – mit der Ausnahme, dass als Informationskriterium der Gini-Index über das Schlüsselwort 'gini' gesetzt wurde.

X_test, y_test, dt_entropy sowie accuracy_gini, das der auf dem Testsatz von dt_gini erreichten Genauigkeit entspricht, stehen dir in deinem Workspace zur Verfügung.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Maschinelles Lernen mit baumbasierten Modellen in Python

Anleitung zur Übung

Importiere accuracy_score aus sklearn.metrics.
Sage die Testlabels von dt_entropy voraus und weise das Ergebnis y_pred zu.
Bewerte die Testgenauigkeit von dt_entropy und weise das Ergebnis accuracy_entropy zu.
Schau dir accuracy_entropy und accuracy_gini an.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Import accuracy_score from sklearn.metrics
from ____.____ import ____

# Use dt_entropy to predict test set labels
____= ____.____(____)

# Evaluate accuracy_entropy
accuracy_entropy = ____(____, ____)

# Print accuracy_entropy
print(f'Accuracy achieved by using entropy: {accuracy_entropy:.3f}')

# Print accuracy_gini
print(f'Accuracy achieved by using the gini index: {accuracy_gini:.3f}')

Code bearbeiten und ausführen

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Maschinelles Lernen mit baumbasierten Modellen in Python

Mittlere SchwierigkeitSchwierigkeitsgrad

4.9+

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Classification and Regression Trees (CART) sind eine Gruppe überwachter Lernmodelle für Klassifikations- und Regressionsaufgaben. In diesem Kapitel lernst du den CART-Algorithmus kennen.

Exercise 1: Entscheidungsbaum für Klassifikation Exercise 2: Trainiere deinen ersten Klassifikationsbaum Exercise 3: Den Klassifikationsbaum auswerten Exercise 4: Logistische Regression vs. Klassifikationsbaum Exercise 5: Lernen von Klassifikationsbäumen Exercise 6: Einen Klassifikationsbaum wachsen lassen Exercise 7: Entropie als Kriterium verwenden Exercise 8: Entropie vs. Gini-Index

Aktuelle Übung

Exercise 9: Entscheidungsbaum für Regression Exercise 10: Trainiere deinen ersten Regressionsbaum Exercise 11: Bewerte den Regressionsbaum Exercise 12: Lineare Regression vs. Regressionsbaum

Der Bias-Variance-Trade-off gehört zu den Grundkonzepten des überwachten maschinellen Lernens. In diesem Kapitel lernst du, Overfitting und Underfitting zu erkennen. Außerdem lernst du das Konzept des Ensembling kennen, bei dem die Vorhersagen mehrerer Modelle aggregiert werden, um robustere Prognosen zu erzeugen.

Exercise 1: Generalisierungsfehler Exercise 2: Komplexität, Bias und Varianz Exercise 3: Overfitting und Underfitting Exercise 4: Bias- und Varianzprobleme diagnostizieren Exercise 5: Modell instanziieren Exercise 6: Bewerte den 10-fach-CV-Fehler Exercise 7: Trainingsfehler auswerten Exercise 8: Hohes Bias oder hohe Varianz?Exercise 9: Ensemble Learning Exercise 10: Das Ensemble definieren Exercise 11: Einzelne Klassifikatoren bewerten Exercise 12: Bessere Leistung mit einem Voting Classifier

Bagging ist eine Ensemble-Methode, bei der derselbe Algorithmus vielfach auf unterschiedlichen, aus den Trainingsdaten gezogenen Teilmengen trainiert wird. In diesem Kapitel erfährst du, wie sich mit Bagging ein Baum-Ensemble aufbauen lässt. Du lernst außerdem, wie der Random-Forests-Algorithmus durch zusätzliche Randomisierung bei jeder Aufteilung in den Bäumen des Ensembles noch mehr Vielfalt schafft.

Exercise 1: Bagging Exercise 2: Den Bagging-Classifier definieren Exercise 3: Leistung von Bagging auswerten Exercise 4: Out-of-Bag-Auswertung Exercise 5: Bereite den Boden vor Exercise 6: OOB-Score vs. Testsatz-Score Exercise 7: Random Forests (RF)Exercise 8: Einen RF-Regressor trainieren Exercise 9: Den RF-Regressor evaluieren Exercise 10: Feature-Wichtigkeiten visualisieren

Boosting bezeichnet eine Ensemble-Methode, bei der mehrere Modelle nacheinander trainiert werden, wobei jedes Modell aus den Fehlern seiner Vorgänger lernt. In diesem Kapitel lernst du die beiden Boosting-Methoden AdaBoost und Gradient Boosting kennen.

Exercise 1: Adaboost Exercise 2: Den AdaBoost-Klassifikator definieren Exercise 3: Den AdaBoost-Klassifikator trainieren Exercise 4: Den AdaBoost-Klassifikator auswerten Exercise 5: Gradient Boosting (GB)Exercise 6: Definiere den GB-Regressor Exercise 7: Den GB-Regressor trainieren Exercise 8: Den GB-Regressor evaluieren Exercise 9: Stochastic Gradient Boosting (SGB)Exercise 10: Regression mit SGB Exercise 11: Den SGB-Regressor trainieren Exercise 12: Bewerte den SGB-Regressor

Die Hyperparameter eines Machine-Learning-Modells sind Parameter, die nicht aus Daten gelernt werden. Sie werden vor dem Fitten des Modells auf den Trainingssatz festgelegt. In diesem Kapitel lernst du, wie du die Hyperparameter eines baumbasierten Modells mithilfe von Grid-Search-Cross-Validation abstimmst.

Exercise 1: Hyperparameter eines CART abstimmen Exercise 2: Baum-Hyperparameter Exercise 3: Lege das Hyperparameter-Grid des Baums fest Exercise 4: Suche nach dem optimalen Baum Exercise 5: Den optimalen Baum auswerten Exercise 6: Hyperparameter eines RF abstimmen Exercise 7: Random-Forest-Hyperparameter Exercise 8: Lege das Hyperparameter-Grid des RF fest Exercise 9: Suche nach dem optimalen Forest Exercise 10: Den optimalen Forest auswerten Exercise 11: Glückwunsch!