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스태킹으로 회귀 문제로 돌아가기

1장에서 우리는 앱 평점을 1에서 5 구간의 연속값으로 예측하는 회귀 문제로 다뤘어요. 이번 장에서는 평점을 가장 가까운 정수로 반올림해 분류 문제로 접근했죠. 이제 StackingRegressor 사용을 연습하기 위해 다시 회귀 접근으로 돌아가 보겠습니다. 평소처럼 StandardScaler()로 입력 특성은 표준화되어 있어요.

평가 지표는 MAE(mean absolute error)입니다. 1장에서 MAE는 약 0.61이었어요. 스태킹 앙상블 방법으로 그 오차를 더 줄일 수 있는지 확인해 봅시다.

Instruktioner

100 XP
  • 다음 하이퍼파라미터로 결정 트리 회귀기를 인스턴스화하세요: min_samples_leaf = 11, min_samples_split = 33.
  • 기본 설정의 선형 회귀를 인스턴스화하세요.
  • random_state = 500으로 Ridge 회귀 모델을 인스턴스화하세요.
  • regressors와 meta_regressor를 전달하여 StackingRegressor를 구성하고 학습하세요.