Antrenament cu bootstrapping
Acum vei construi un clasificator „slab" de tip arbore de decizie și îl vei antrena pe un eșantion din setul de antrenament, extras cu înlocuire. Acest lucru te va ajuta să înțelegi ce se întâmplă la fiecare iterație a unui ansamblu de tip bagging.
Pentru a extrage un eșantion, vei folosi metoda .sample() din pandas, care dispune de un parametru replace. De exemplu, linia de cod de mai jos extrage un eșantion cu înlocuire din întregul DataFrame df:
df.sample(frac=1.0, replace=True, random_state=42)
Acest exercițiu face parte din cursul
Metode de ansamblu în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Extrage un eșantion cu înlocuire (
replace=True) din întregul (frac=1.0) set de antrenament,X_train. - Construiește un clasificator de tip arbore de decizie folosind parametrul
max_depth = 4. - Antrenează modelul pe eșantionul extras din datele de antrenament.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Take a sample with replacement
X_train_sample = X_train.____(____, ____, random_state=42)
y_train_sample = y_train.loc[X_train_sample.index]
# Build a "weak" Decision Tree classifier
clf = ____(____, random_state=500)
# Fit the model to the training sample
____