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  3. Pythonで学ぶMachine Learning面接対策
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Exercises

ランダムフォレストによるアンサンブル

Machine Learning の面接では、アンサンブルモデルに関する質問がよく出ます。高精度なモデルの構築を求められたときは、これらのより複雑なモデルも検討したくなります。

このコース最後のレッスンの残りでは、loan_data に対して2種類のアンサンブルモデルを作成し、性能を比較することに挑戦します。

この演習では、Random Forest Classifier モデルを作成し、次の演習のモデルと評価指標を比較します。

データの分割はすでに完了しており、ワークスペースには X_train、X_test、y_train、y_test として用意されています。

คำแนะนำ 1 / 4

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  • ランダムフォレストモデルの作成と、混同行列・accuracy・precision・recall・F1 の各スコアを作成するためのモジュールをインポートします。
  • RF 分類器をインスタンス化し、推定器を 50 個生成するように適切な引数を設定します。