Evaluarea ansamblului tău

În exercițiul anterior, ai construit primul tău clasificator prin vot. Acum haideți să îl evaluăm și să îl comparăm cu modelele individuale.

Modelele individuale (clf_knn, clf_dt și clf_lr) și clasificatorul prin vot (clf_vote) au fost deja încărcate și antrenate.

Amintește-ți să folosești f1_score() pentru a evalua performanța. În plus, vei crea un raport de clasificare pe setul de testare (X_test, y_test) folosind funcția classification_report().

Oare clasificatorul tău prin vot va depăși scorul F1 de 58% al arborelui de decizie?

Acest exercițiu face parte din cursul

Metode de ansamblu în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Folosește clasificatorul prin vot, clf_vote, pentru a prezice etichetele setului de testare, X_test.
Calculează scorul F1 al clasificatorului prin vot.
Calculează raportul de clasificare al clasificatorului prin vot, transmițând y_test și pred_vote funcției classification_report().

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Calculate the predictions using the voting classifier
pred_vote = ____

# Calculate the F1-Score of the voting classifier
score_vote = ____
print('F1-Score: {:.3f}'.format(score_vote))

# Calculate the classification report
report = ____
print(report)

Editează și rulează codul