ÎncepețiÎncepe gratuit

Pragul de clasificare implicit

Vrei să confirmi că DecisionTreeClassifier() folosește același prag de clasificare implicit menționat în lecția anterioară, și anume 0,5. Ți se pare ciudat că toți clasificatorii ar trebui să folosească același prag. Hai să verificăm! Un clasificator de tip arbore de decizie antrenat, clf, a fost preîncărcat pentru tine, la fel și datele de antrenament și de testare cu numele lor obișnuite: X_train, X_test, y_train și y_test. Va trebui să extragi scorurile de probabilitate din clasificator folosind metoda .predict_proba().

Acest exercițiu face parte din cursul

Proiectarea fluxurilor de lucru pentru Machine Learning în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Generează scoruri pentru exemplele din setul de testare, folosind clasificatorul preîncărcat clf.
  • Extrage acum etichetele din scoruri. Reține că ai o pereche de scoruri pentru fiecare exemplu, nu un scor unic, iar al doilea element reprezintă probabilitatea clasei pozitive.
  • Etichetează acum datele de testare folosind metoda standard .predict().
  • În final, compară cu predicțiile obținute anterior. Sunt identice?

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Score the test data using the given classifier
scores = clf.____(____)

# Get labels from the scores using the default threshold
preds = [s[____] > ____ for s in scores]

# Use the predict method to label the test data again
preds_default = clf.____(____)

# Compare the two sets of predictions
____(preds == preds_default)
Editează și rulează codul