Ansamblu Random Forest
Întrebările despre modelele de ansamblu sunt frecvente într-un interviu de machine learning. Dacă ți se oferă un set de date și ești rugat să construiești un model cât mai precis, vei dori aproape sigur să iei în considerare aceste modele mai complexe.
Provocarea ta în restul acestei ultime lecții din curs este să creezi și să compari două modele de ansamblu diferite pentru loan_data.
În acest exercițiu, vei crea un model Random Forest Classifier și vei compara metricile sale de performanță cu cele ale modelului din exercițiul următor.
Datele au fost deja împărțite și sunt disponibile în spațiul tău de lucru ca X_train, X_test, y_train și y_test.
Acest exercițiu face parte din cursul
Exersează întrebări de interviu pentru Machine Learning în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Import
from sklearn.ensemble import ____
from sklearn.____ import ____, ____, ____, ____, _____
# Instantiate
rf_model = ____(____=____, random_state=123, oob_score = True)