1. 학습
    2. /
  2. 강의
    3. /
  3. Python에서의 앙상블 기법
Connected

연습 문제

첫 번째 앙상블 구성하기

이제 첫 번째 앙상블 모델을 만들어 볼 차례입니다! 이전 연습 문제에서 사용한 포켓몬 데이터셋이 이미 로드되어 학습/테스트 세트로 분할되어 있습니다.

이번 과제에서는 sklearn API를 사용해 voting 앙상블 기법을 적용해 보세요. 개별 모델을 직접 인스턴스화한 뒤, 이를 매개변수로 전달해 첫 번째 voting classifier를 구성하면 됩니다.

지침

100 XP
  • 이웃 수를 5(n_neighbors 사용)로 하여 clf_knn이라는 KNeighborsClassifier를 인스턴스화하세요.
  • 클래스 가중치를 "balanced"(class_weight 사용)로 설정한 LogisticRegression을 clf_lr라는 이름으로 인스턴스화하세요.
  • min_samples_leaf = 3, min_samples_split = 9로 설정한 DecisionTreeClassifier를 clf_dt라는 이름으로 인스턴스화하세요.
  • 매개변수 estimators를 사용해 (str, estimator) 튜플 목록을 지정하여 VotingClassifier를 구성하세요. 포함해야 할 튜플은 다음과 같습니다: 'knn', clf_knn, 'lr', clf_lr, 그리고 'dt', clf_dt.