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演習

アンサンブルを定義する

この一連の演習では、UCI Machine Learning Repository の Indian Liver Patient Dataset を使用します。

この演習では、データセットに含まれるすべての特徴量を使って、患者が肝疾患を患っているかどうかを予測するために、3つの分類器をインスタンス化します。

KNN というエイリアスでインポートされた LogisticRegression、DecisionTreeClassifier、KNeighborsClassifier クラスがワークスペースで利用可能です。

指示

100 XP

  • ロジスティック回帰分類器をインスタンス化し、lr に代入します。

  • 最近傍点を27個考慮する KNN 分類器をインスタンス化し、knn に代入します。

  • パラメータ min_samples_leaf を 0.13 に設定した決定木分類器をインスタンス化し、dt に代入します。