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

ćwiczenie

Grzyby: kwestia życia i śmierci

Zakończmy kurs, wracając do problemu jadalności grzybów. Sprawdź, czy klasyfikator stosujący stacking pozwoli poprawić wyniki. Stacking wykorzystuje meta-estymator (klasyfikator drugiej warstwy), który stara się korygować błędne przewidywania pierwszej warstwy – dzięki temu część błędnie sklasyfikowanych przypadków może zostać poprawnie rozpoznana. To niezwykle ważny problem, bo jadalność grzyba to dosłownie kwestia życia i śmierci.

Zbiór danych został wczytany i podzielony na zbiory treningowy i testowy. Czy uważasz, że stacking pomoże przewidywać jadalność grzybów z większą pewnością?

Instrukcje

100 XP
  • Zainicjalizuj estymatory pierwszej warstwy: klasyfikator 5 najbliższych sąsiadów z algorytmem ball tree, klasyfikator drzewa decyzyjnego z parametrami min_samples_leaf = 5 i min_samples_split = 15 oraz klasyfikator Naive Bayes oparty na rozkładzie Gaussa.
  • Zbuduj i dopasuj klasyfikator stackingowy, używając parametrów classifiers – listy zawierającej klasyfikatory pierwszej warstwy – oraz meta_classifier – domyślnej regresji logistycznej.