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  3. Machine Learning avec des modèles à base d'arbres en Python
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Préparer le terrain

Dans les exercices suivants, vous comparerez la précision OOB à la précision sur l'ensemble de test d'un classifieur de bagging entraîné sur le jeu de données Indian Liver Patient.

Dans sklearn, vous pouvez évaluer la précision OOB d'un classifieur d'ensemble en réglant le paramètre oob_score à True lors de son instanciation. Après l'entraînement du classifieur, la précision OOB peut être obtenue via l'attribut .oob_score_ de l'instance correspondante.

Dans votre environnement, la classe DecisionTreeClassifier de sklearn.tree est disponible.

Інструкції

100 XP

  • Importez BaggingClassifier depuis sklearn.ensemble.

  • Instanciez un DecisionTreeClassifier avec min_samples_leaf réglé à 8.

  • Instanciez un BaggingClassifier composé de 50 arbres et réglez oob_score à True.