1. Learn
    2. /
  2. Cursuri
    3. /
  3. Machine Learning cu modele bazate pe arbori în Python
Connected

exercițiu

Definește clasificatorul AdaBoost

În exercițiile următoare vei reveni la setul de date Indian Liver Patient, introdus într-un capitol anterior. Sarcina ta este să prezici dacă un pacient suferă de o boală hepatică, folosind 10 caracteristici, printre care albumina, vârsta și genul. De această dată, vei antrena un ansamblu AdaBoost pentru a realiza clasificarea. În plus, deoarece acest set de date este dezechilibrat, vei folosi scorul ROC AUC ca metrică în locul acurateței.

Ca prim pas, vei instanția un clasificator AdaBoost.

Instrucțiuni

100 XP

  • Importă AdaBoostClassifier din sklearn.ensemble.

  • Instanțiază un DecisionTreeClassifier cu max_depth setat la 2.

  • Instanțiază un AdaBoostClassifier format din 180 de arbori și setează base_estimator la dt.