1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Uczenie maszynowe z modelami drzewiastymi w Pythonie
Connected

ćwiczenie

Trenowanie klasyfikatora AdaBoost

Skoro masz już gotowy klasyfikator ada, czas go wytrenować. Obliczysz też prawdopodobieństwa przynależności do klasy pozytywnej w zbiorze testowym. Oto jak to zrobić:

Po wytrenowaniu klasyfikatora ada wywołaj metodę .predict_proba(), przekazując X_test jako argument, a następnie wyodrębnij te prawdopodobieństwa, wybierając wszystkie wartości z drugiej kolumny:

ada.predict_proba(X_test)[:,1]

Indyjski zbiór danych dotyczący wątroby został już przetworzony i podzielony na 80% danych treningowych oraz 20% testowych. Macierze cech X_train i X_test, a także tablice etykiet y_train i y_test są dostępne w twoim środowisku pracy. Dodatkowo załadowaliśmy już wstępnie skonfigurowany model ada z poprzedniego ćwiczenia.

Instrukcje

100 XP

  • Dopasuj ada do zbioru treningowego.

  • Oblicz prawdopodobieństwa przynależności do klasy pozytywnej w zbiorze testowym.