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Voting Classifier के साथ बेहतर परफॉर्मेंस

आखिर में, आप एक voting classifier के परफॉर्मेंस का आकलन करेंगे जो लिस्ट classifiers में दिए मॉडलों के आउटपुट लेता है और majority voting के आधार पर लेबल असाइन करता है.

X_train, X_test, y_train, y_test, पहले वाले अभ्यास में परिभाषित लिस्ट classifiers, और sklearn.metrics से फंक्शन accuracy_score आपके वर्कस्पेस में उपलब्ध हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Tree-Based Models के साथ Machine Learning

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • sklearn.ensemble से VotingClassifier इम्पोर्ट करें.
  • पैरामीटर estimators को classifiers सेट करके एक VotingClassifier इंस्टैंशिएट करें और उसे vc असाइन करें.
  • ट्रेनिंग सेट पर vc को fit करें.
  • टेस्ट सेट प्रेडिक्शंस y_pred का उपयोग करके vc की टेस्ट सेट accuracy का मूल्यांकन करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Import VotingClassifier from sklearn.ensemble
____

# Instantiate a VotingClassifier vc
vc = ____(estimators=____)     

# Fit vc to the training set
____.____(____, ____)   

# Evaluate the test set predictions
y_pred = vc.predict(X_test)

# Calculate accuracy score
accuracy = ____(____, ____)
print('Voting Classifier: {:.3f}'.format(accuracy))
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