Bagging Classifier を定義する
次の演習では、UCI Machine Learning Repository にある Indian Liver Patient データセットを使います。あなたのタスクは、アルブミン、年齢、性別を含む 10 個の特徴量から、患者が肝疾患を患っているかどうかを予測することです。これを Bagging Classifier を使って行います。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ木ベースのMachine Learning
演習の手順
sklearn.treeからDecisionTreeClassifier、sklearn.ensembleからBaggingClassifierをインポートします。dtという名前のDecisionTreeClassifierをインスタンス化します。50 本の木からなる
bcという名前のBaggingClassifierをインスタンス化します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Import DecisionTreeClassifier
____
# Import BaggingClassifier
____
# Instantiate dt
dt = ____(random_state=1)
# Instantiate bc
bc = ____(base_estimator=____, n_estimators=____, random_state=1)