1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Metody zespołowe w Pythonie
Connected

ćwiczenie

Ocena twojego zespołu modeli

W poprzednim ćwiczeniu zbudowano pierwszy klasyfikator głosujący. Czas go ocenić i porównać z wynikami poszczególnych modeli.

Indywidualne modele (clf_knn, clf_dt i clf_lr) oraz klasyfikator głosujący (clf_vote) zostały już wczytane i wytrenowane.

Do oceny wydajności użyj funkcji f1_score(). Poza tym stworzysz raport klasyfikacji na zbiorze testowym (X_test, y_test), korzystając z funkcji classification_report().

Czy twój klasyfikator głosujący pokona wynik F1 drzewa decyzyjnego na poziomie 58%?

Instrukcje

100 XP
  • Użyj klasyfikatora głosującego clf_vote, aby przewidzieć etykiety zbioru testowego X_test.
  • Oblicz wynik F1 klasyfikatora głosującego.
  • Oblicz raport klasyfikacji klasyfikatora głosującego, przekazując y_test i pred_vote do funkcji classification_report().