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Exercice

Définir le classificateur AdaBoost

Dans les exercices suivants, vous allez revenir au jeu de données Indian Liver Patient présenté dans un chapitre précédent. Votre objectif est de prédire si un patient souffre d'une maladie du foie à partir de 10 variables, dont l'albumine, l'âge et le sexe. Cette fois-ci, vous allez entraîner un ensemble AdaBoost pour effectuer la tâche de classification. De plus, comme ce jeu de données est déséquilibré, vous utiliserez la mesure ROC AUC plutôt que la justesse.

Pour commencer, vous allez instancier un classificateur AdaBoost.

Instructions

100 XP

  • Importez AdaBoostClassifier de sklearn.ensemble.

  • Instanciez un DecisionTreeClassifier avec max_depth réglé à 2.

  • Instanciez un AdaBoostClassifier composé de 180 arbres et en fixant base_estimator à dt.