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ऐप रेटिंग्स के लिए स्टैक्ड प्रिडिक्शंस

स्टैकिंग एस्टीमेेटर बन जाने के बाद आप इसे प्रशिक्षण सेट पर फिट कर सकते हैं. फिर यह चरण 5: स्टैक्ड एन्सेम्बल का उपयोग करके प्रिडिक्शन करना के लिए तैयार होगा.

स्टैकिंग क्लासिफ़ायर clf_stack के रूप में उपलब्ध है.

चलिए अंतिम प्रिडिक्शंस निकालते हैं और देखते हैं कि स्टैकिंग की वजह से प्रदर्शन में कोई सुधार हुआ या नहीं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Ensemble Methods

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • प्रशिक्षण सेट पर स्टैकिंग क्लासिफ़ायर को फिट करें.
  • टेस्ट सेट पर स्टैकिंग एस्टीमेेटर से अंतिम प्रिडिक्शंस निकालें.
  • टेस्ट सेट पर accuracy score का उपयोग करके प्रदर्शन का मूल्यांकन करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Fit the stacking classifier to the training set
____

# Obtain the final predictions from the stacking classifier
pred_stack = ____

# Evaluate the new performance on the test set
print('Accuracy: {:0.4f}'.format(____))
कोड संपादित करें और चलाएँ