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अगले अभ्यासों के सेट में, आप UCI Machine Learning रेपोजिटरी के Indian Liver Patient Dataset पर काम करेंगे.

इस अभ्यास में, आप डेटासेट में मौजूद सभी फीचर्स का उपयोग करके यह भविष्यवाणी करने के लिए तीन क्लासिफ़ायर इंस्टैंशिएट करेंगे कि किसी मरीज को लिवर की बीमारी है या नहीं.

आपके वर्कस्पेस में KNN उपनाम (alias) के तहत LogisticRegression, DecisionTreeClassifier, और KNeighborsClassifier क्लास उपलब्ध हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Tree-Based Models के साथ Machine Learning

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अभ्यास निर्देश

  • एक Logistic Regression क्लासिफ़ायर इंस्टैंशिएट करें और उसे lr को असाइन करें.

  • एक KNN क्लासिफ़ायर इंस्टैंशिएट करें जो 27 nearest neighbors को माने, और उसे knn को असाइन करें.

  • एक Decision Tree Classifier इंस्टैंशिएट करें जिसमें पैरामीटर min_samples_leaf 0.13 सेट हो, और उसे dt को असाइन करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Set seed for reproducibility
SEED=1

# Instantiate lr
lr = ____(random_state=SEED)

# Instantiate knn
knn = ____(n_neighbors=____)

# Instantiate dt
dt = ____(min_samples_leaf=____, random_state=SEED)

# Define the list classifiers
classifiers = [('Logistic Regression', lr), ('K Nearest Neighbours', knn), ('Classification Tree', dt)]
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