Predicții stacking pentru ratingurile aplicațiilor
Odată ce estimatorul de stacking este construit, îl poți antrena pe setul de antrenament. Apoi va fi pregătit pentru pasul 5: folosirea ansamblului stacking pentru predicții.
Clasificatorul de stacking îți este disponibil ca clf_stack.
Hai să obținem predicțiile finale și să vedem dacă stacking-ul aduce o îmbunătățire a performanței.
Acest exercițiu face parte din cursul
Metode de ansamblu în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Antrenează clasificatorul de stacking pe setul de antrenament.
- Calculează predicțiile finale ale estimatorului de stacking pe setul de testare.
- Evaluează performanța pe setul de testare folosind scorul de acuratețe.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Fit the stacking classifier to the training set
____
# Obtain the final predictions from the stacking classifier
pred_stack = ____
# Evaluate the new performance on the test set
print('Accuracy: {:0.4f}'.format(____))