Предсказание рейтингов приложений с помощью стекинга
После того как стекирующий ансамбль построен, его можно обучить на обучающей выборке. Затем модель будет готова к шагу 5: получению предсказаний на основе стекированного ансамбля.
Стекирующий классификатор доступен вам как clf_stack.
Получите итоговые предсказания и оцените, удалось ли повысить качество модели благодаря стекингу.
Это упражнение является частью курса
Ансамблевые методы в Python
Инструкции к упражнению
- Обучите стекирующий классификатор на обучающей выборке.
- Вычислите итоговые предсказания стекирующего ансамбля на тестовой выборке.
- Оцените качество модели на тестовой выборке с помощью метрики accuracy.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Fit the stacking classifier to the training set
____
# Obtain the final predictions from the stacking classifier
pred_stack = ____
# Evaluate the new performance on the test set
print('Accuracy: {:0.4f}'.format(____))