Выбор лучшей модели
В этом упражнении вы сравните несколько классификаторов и выберете тот, который показывает наилучший результат.
Набор данных — уже загруженный и разделённый на обучающую и тестовую выборки — содержит информацию о покемонах: их характеристики, типы и признак легендарности. Задача классификаторов — предсказать значение переменной 'Legendary'.
Три отдельных классификатора уже обучены на обучающей выборке:
clf_lr— логистическая регрессия.clf_dt— дерево решений.clf_knn— классификатор 5 ближайших соседей.
Поскольку классы несбалансированы — из 800 покемонов в наборе данных только 65 являются легендарными — для оценки качества будем использовать F1-меру. Функция f1_score() из scikit-learn уже импортирована.
Это упражнение является частью курса
Ансамблевые методы в Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Predict the labels of the test set
pred_lr = ____
pred_dt = ____
pred_knn = ____