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연습 문제

Soft vs. hard voting

지금까지 두 가지 앙상블 방법, Voting과 Averaging(soft voting)을 연습했어요. 어느 쪽이 더 좋을까요? 둘 다 시도해 보고 성능을 비교하는 것이 가장 좋습니다. 이제 Game of Thrones 데이터셋으로 직접 해 보겠습니다.

세 가지 개별 분류기가 이미 준비되어 있습니다:

  • DecisionTreeClassifier(clf_dt).
  • LogisticRegression(clf_lr).
  • KNeighborsClassifier(clf_knn).

여러분의 과제는 voting과 averaging을 모두 시도해 어느 쪽이 더 나은지 판단하는 것입니다.

지침

100 XP
  • (string, estimator) 튜플의 리스트를 준비하세요. clf_dt에는 라벨로 'dt', clf_lr에는 'lr', clf_knn에는 'knn'을 사용하세요.
  • clf_vote라는 이름의 voting 분류기를 구성하세요.
  • clf_avg라는 이름의 averaging 분류기를 구성하세요.