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.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 연습하는 Machine Learning 면접 질문
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Import
from sklearn.ensemble import ____
from sklearn.____ import ____, ____, ____, ____, _____
# Instantiate
rf_model = ____(____=____, random_state=123, oob_score = True)