Twój pierwszy zespół modeli

Czas zbudować pierwszy model zespołowy! Zbiór danych o Pokémonach z poprzedniego ćwiczenia został wczytany i podzielony na zestawy treningowe i testowe.

Twoim zadaniem jest zastosowanie techniki głosowania przy użyciu API sklearn. Utwórz poszczególne modele i przekaż je jako parametry, aby zbudować swój pierwszy klasyfikator głosujący.

Utwórz instancję KNeighborsClassifier o nazwie clf_knn z 5 sąsiadami (parametr n_neighbors).
Utwórz instancję LogisticRegression o nazwie clf_lr z parametrem class_weight ustawionym na "balanced".
Utwórz instancję DecisionTreeClassifier o nazwie clf_dt z parametrami min_samples_leaf = 3 i min_samples_split = 9.
Zbuduj VotingClassifier, używając parametru estimators, aby przekazać następującą listę krotek (str, estymator): 'knn', clf_knn, 'lr', clf_lr oraz 'dt', clf_dt.

ćwiczenie

Twój pierwszy zespół modeli

Instrukcje

.css-6su6fj{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;}ćwiczenie

Instrukcje

ćwiczenie