Vot soft vs. vot hard

Ai exersat deja construirea a două tipuri de metode ensemble: Voting și Averaging (vot soft). Care dintre ele este mai bună? Cel mai bine este să le încerci pe ambele și să le compari performanța. Hai să facem asta acum folosind setul de date din Game of Thrones.

Trei clasificatori individuali au fost deja instanțiați pentru tine:

Un DecisionTreeClassifier (clf_dt).
Un LogisticRegression (clf_lr).
Un KNeighborsClassifier (clf_knn).

Sarcina ta este să încerci atât voting, cât și averaging, pentru a determina care metodă obține rezultate mai bune.

Acest exercițiu face parte din cursul

Metode de ansamblu în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Pregătește lista de tupluri (string, estimator). Folosește 'dt' ca etichetă pentru clf_dt, 'lr' pentru clf_lr și 'knn' pentru clf_knn.
Construiește un clasificator de tip voting numit clf_vote.
Construiește un clasificator de tip averaging numit clf_avg.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# List of (string, estimator) tuples
estimators = ____

# Build and fit a voting classifier
clf_vote = ____
clf_vote.fit(X_train, y_train)

# Build and fit an averaging classifier
clf_avg = ____
clf_avg.fit(X_train, y_train)

# Evaluate the performance of both models
acc_vote = accuracy_score(y_test, clf_vote.predict(X_test))
acc_avg = accuracy_score(y_test,  clf_avg.predict(X_test))
print('Voting: {:.2f}, Averaging: {:.2f}'.format(acc_vote, acc_avg))

Editează și rulează codul