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연습 문제

랜덤 포레스트 앙상블

Machine Learning 인터뷰에서는 앙상블 모델에 대한 질문이 자주 나옵니다. 데이터셋이 주어지고 높은 정확도의 모델을 구축하라고 하면, 더 복잡한 이러한 모델을 고려하는 것이 일반적이에요.

이 강의의 마지막 레슨에서 남은 과제는 loan_data에 대해 서로 다른 두 가지 앙상블 모델을 만들고 비교하는 것입니다.

이번 연습 문제에서는 Random Forest Classifier 모델을 만들고, 다음 연습 문제의 모델과 성능 지표를 비교해 보겠습니다.

데이터는 이미 분할되어 워크스페이스에 X_train, X_test, y_train, y_test로 제공됩니다.

지침 1/4

undefined XP
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  • Random Forest 모델 생성과 혼동 행렬, 정확도, 정밀도, 재현율, F1-점수를 계산하기 위한 모듈을 임포트하세요.
  • RF 분류기를 인스턴스화하고 50개의 estimator가 생성되도록 적절한 인수를 설정하세요.