Alegerea celui mai bun model
În acest exercițiu, vei compara diferiți clasificatori și vei alege cel care obține cele mai bune rezultate.
Setul de date de aici – deja încărcat și împărțit în seturi de antrenament și de testare – conține informații despre Pokémon: statisticile, tipurile și dacă sunt sau nu legendari. Obiectivul clasificatorilor noștri este să prezică variabila 'Legendary'.
Trei clasificatori individuali au fost antrenați pe setul de antrenament:
clf_lreste o regresie logistică.clf_dteste un arbore de decizie.clf_knneste un clasificator bazat pe cei mai apropiați 5 vecini.
Deoarece clasele sunt dezechilibrate – doar 65 din cei 800 de Pokémon din setul de date sunt legendari – vom folosi scorul F1 pentru evaluarea performanței. Funcția f1_score() din scikit-learn a fost deja importată pentru tine.
Acest exercițiu face parte din cursul
Metode de ansamblu în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Predict the labels of the test set
pred_lr = ____
pred_dt = ____
pred_knn = ____