ćwiczenie

Opóźnione loty z użyciem Gradient-Boosted Trees

Wcześniej zbudowałeś klasyfikator wykrywający loty narażone na opóźnienia, korzystając z drzewa decyzyjnego. W tym ćwiczeniu porównasz model oparty na drzewie decyzyjnym z modelem Gradient-Boosted Trees.

Dane o lotach zostały losowo podzielone na zbiory flights_train i flights_test.

Instrukcje

100 XP

Zaimportuj klasy potrzebne do utworzenia klasyfikatorów: drzewa decyzyjnego i Gradient-Boosted Trees.
Utwórz oba klasyfikatory i wytrenuj je na danych treningowych.
Utwórz obiekt ewaluatora i oblicz AUC na danych testowych dla obu klasyfikatorów. Który model wypada lepiej?
Dla klasyfikatora Gradient-Boosted Trees wyświetl liczbę drzew oraz względną ważność cech.

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

Instrukcje

ćwiczenie