Bootstrap aggregation (bagging)

पिछले लेसन में, आपने engineered फीचर्स वाले डेटा पर logistic regression लगाकर classification मॉडलों की शुरुआती झलक देखी थी। मशीन लर्निंग इंटरव्यू में, कभी-कभी ensemble मॉडलों के बारे में जानना फायदेमंद होता है, क्योंकि ये कई weak learners को मिलाकर एक strong learner बनाते हैं जो मॉडल की accuracy बेहतर करता है.

इस अभ्यास में, आप bagging classifier लागू करके शुरुआत करेंगे, जो replacement के साथ sampling तकनीक का उपयोग करता है ताकि randomness बनी रहे और overfitting कम हो। आप sklearn.ensemble मॉड्यूल की functions इस्तेमाल करेंगे जिन्हें आपने वीडियो अभ्यास में देखा था.

आपके लिए सभी आवश्यक पैकेज आयात किए जा चुके हैं: pandas as pd, train_test_split from sklearn.model_selection, accuracy_score from sklearn.metrics, LogisticRegression from sklearn.linear_model, और BaggingClassifier तथा AdaBoostClassifier from sklearn.ensemble.

loan_data DataFrame पहले से X_train, X_test, y_train और y_test में बाँटा हुआ है.