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练习

Bagging: scikit-learn 방식

scikit-learn의 BaggingClassifier를 포켓몬 데이터셋에 적용해 보겠습니다.

사용자 정의 bagging 앙상블로 F1 점수 약 0.63을 얻었죠.

이번에는 BaggingClassifier()가 더 좋은 성능을 낼까요? 이제 확인해 볼 시간입니다!

说明

100 XP
  • 기본 모델 clf_dt를 인스턴스화하세요: 최대 깊이가 4인 "제한된" 결정 트리입니다.
  • 결정 트리를 기본 추정기로 사용하여 추정기 수가 21개인 bagging 분류기를 만드세요.
  • 테스트 세트의 레이블을 예측하세요.