शुरू करेंमुफ़्त में शुरू करें

Bagging classifier परिभाषित करें

आगे के अभ्यासों में आप UCI मशीन लर्निंग रिपॉज़िटरी के Indian Liver Patient डेटासेट पर काम करेंगे। आपका कार्य 10 फीचर्स (जैसे Albumin, आयु और जेंडर) का उपयोग करके यह भविष्यवाणी करना है कि क्या किसी मरीज को लिवर की बीमारी है। आप यह एक Bagging Classifier की मदद से करेंगे.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Tree-Based Models के साथ Machine Learning

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • sklearn.tree से DecisionTreeClassifier और sklearn.ensemble से BaggingClassifier इम्पोर्ट करें.

  • dt नाम का एक DecisionTreeClassifier इंस्टैंशिएट करें.

  • 50 ट्रीज़ से बना bc नाम का एक BaggingClassifier इंस्टैंशिएट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Import DecisionTreeClassifier
____

# Import BaggingClassifier
____

# Instantiate dt
dt = ____(random_state=1)

# Instantiate bc
bc = ____(base_estimator=____, n_estimators=____, random_state=1)
कोड संपादित करें और चलाएँ