1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Walidacja modeli w Pythonie
Connected

ćwiczenie

Klasyfikator Random Forest

To ćwiczenie podsumowuje cztery kroki modelowania omówione w tym rozdziale – tym razem z użyciem klasyfikatora Random Forest. Wykonasz kolejno:

  1. Tworzenie klasyfikatora Random Forest.
  2. Dopasowanie modelu do zbioru danych tic_tac_toe.
  3. Predykcję – czy gracz pierwszy wygra (1), czy przegra (0) bieżącą grę.
  4. Ocenę ogólnej dokładności modelu.

Zaczynajmy!

Instrukcje 1/4

undefined XP
    1
    2
    3
    4
  • Utwórz rfc, korzystając z implementacji klasyfikatora Random Forest w bibliotece scikit-learn, i ustaw losowy stan (random state) na 1111.