सबसे अच्छा मॉडल चुनना
इस अभ्यास में, आप अलग-अलग क्लासिफायरों की तुलना करेंगे और जो सबसे अच्छा प्रदर्शन करता है, उसे चुनेंगे.
यहाँ दिया गया डेटासेट — जिसे पहले ही train और test सेट में लोड और स्प्लिट किया जा चुका है — Pokémon का है: इनके स्टैट्स, टाइप्स, और ये लीजेंडरी हैं या नहीं. हमारे क्लासिफायरों का उद्देश्य इस 'Legendary' वैरिएबल की भविष्यवाणी करना है.
तीन अलग-अलग क्लासिफायर प्रशिक्षण सेट पर फिट किए जा चुके हैं:
clf_lrएक लॉजिस्टिक रिग्रेशन है.clf_dtएक डिसीजन ट्री है.clf_knnएक 5-नियरस्ट नेबर्स क्लासिफायर है.
क्योंकि यहाँ क्लास असंतुलित हैं — डेटासेट के 800 Pokémon में से केवल 65 लीजेंडरी हैं — हम प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए F1-Score का उपयोग करेंगे. Scikit-learn का f1_score() आपके लिए इम्पोर्ट किया जा चुका है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Ensemble Methods
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Predict the labels of the test set
pred_lr = ____
pred_dt = ____
pred_knn = ____