Prediksi bertumpuk untuk rating aplikasi
Setelah estimator stacking dibuat, Anda dapat memasangnya pada himpunan latih. Setelah itu, estimator siap untuk langkah 5: gunakan stacked ensemble untuk prediksi.
Stacking classifier tersedia sebagai clf_stack.
Mari kita peroleh prediksi akhir dan lihat apakah ada peningkatan kinerja berkat stacking.
Latihan ini adalah bagian dari kursus
Metode Ensemble di Python
Petunjuk latihan
- Pasangkan stacking classifier pada himpunan latih.
- Hitung prediksi akhir dari estimator stacking pada himpunan uji.
- Evaluasi kinerja pada himpunan uji menggunakan accuracy score.
Latihan interaktif praktis
Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.
# 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(____))