ÎncepețiÎncepe gratuit

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.

Acest exercițiu face parte din cursul

Machine Learning cu modele bazate pe arbori în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • 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.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Import DecisionTreeClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# Import AdaBoostClassifier
____

# Instantiate dt
dt = ____(____=____, random_state=1)

# Instantiate ada
ada = ____(base_estimator=____, n_estimators=____, random_state=1)
Editează și rulează codul