ÎncepețiÎncepe gratuit

Definește ansamblul

În următoarea serie de exerciții, vei lucra cu Indian Liver Patient Dataset din depozitul UCI Machine Learning.

În acest exercițiu, vei instanția trei clasificatoare pentru a prezice dacă un pacient suferă de o boală hepatică, folosind toate atributele disponibile în setul de date.

Clasele LogisticRegression, DecisionTreeClassifier și KNeighborsClassifier sub aliasul KNN sunt disponibile în spațiul tău de lucru.

Acest exercițiu face parte din cursul

Machine Learning cu modele bazate pe arbori în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Instanțiază un clasificator de Regresie Logistică și atribuie-l variabilei lr.

  • Instanțiază un clasificator KNN care ia în considerare 27 de vecini cei mai apropiați și atribuie-l variabilei knn.

  • Instanțiază un clasificator Arbore de Decizie cu parametrul min_samples_leaf setat la 0.13 și atribuie-l variabilei dt.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Set seed for reproducibility
SEED=1

# Instantiate lr
lr = ____(random_state=SEED)

# Instantiate knn
knn = ____(n_neighbors=____)

# Instantiate dt
dt = ____(min_samples_leaf=____, random_state=SEED)

# Define the list classifiers
classifiers = [('Logistic Regression', lr), ('K Nearest Neighbours', knn), ('Classification Tree', dt)]
Editează și rulează codul