AdaBoost 分類器を学習させる
すでに AdaBoost 分類器 ada をインスタンス化しました。次はこれを学習させます。あわせて、テストデータで陽性クラスとなる確率も予測します。次のように実行します。
分類器 ada を学習させたら、.predict_proba() メソッドに X_test を渡し、2列目の値をスライスして確率を取り出します。
ada.predict_proba(X_test)[:,1]
Indian Liver データセットはあらかじめ前処理され、80% を学習用、20% をテスト用に分割済みです。特徴量行列 X_train と X_test、およびラベル配列 y_train と y_test はワークスペースで利用できます。さらに、前の演習でインスタンス化したモデル ada も読み込まれています。
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
訓練データに
adaをフィットしてください。テストデータで陽性クラスとなる確率を評価してください。
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。
# Fit ada to the training set
____
# Compute the probabilities of obtaining the positive class
y_pred_proba = ____.____(____)[____]