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Exercises

スタッキングでアプリの評価を予測する

この演習では、最初の Stacking アンサンブルの構築を始めます。使用するデータセットは、第1章で最初に使ったものです。目的は、各アプリの評価（1〜5）を予測することでした。使用する入力特徴量は、Reviews、Size、Installs、Type、Price、Content Rating です。

すでに「ステップ1：データセットの準備」は完了しています。apps として利用可能で、必要な特徴量のクリーニングと欠損値のゼロ埋めを行っています。

ここからは「ステップ2：第1層の推定器を構築する」に取り組みます。

คำแนะนำ

100 XP
  • 次のパラメータで決定木分類器を構築して学習してください：min_samples_leaf: 3 および min_samples_split: 9。
  • 次の設定で 5-近傍法分類器を構築して学習してください：algorithm: 'ball_tree'（処理を高速化するため）。
  • テストセットに対する正解率（accuracy score）で、各推定器の性能を評価してください。