Результаты модели с использованием GridSearchCV
Вы выяснили, что оптимальные параметры модели следующие: критерий разбиения — 'gini', количество деревьев — 30, максимальная глубина модели — 8, максимальное количество признаков — "log2".
Давайте проверим эту конфигурацию и оценим качество модели. Чтобы сэкономить время, воспользуйтесь функцией get_model_results().
Это упражнение является частью курса
Обнаружение мошенничества на Python
Инструкции к упражнению
- Задайте оптимальные параметры в определении модели.
- Обучите модель, получите предсказания и оцените её качество с помощью
get_model_results().
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Input the optimal parameters in the model
model = RandomForestClassifier(class_weight={0:1,1:12}, ____='____',
____=____, ____='log2', min_samples_leaf=10, ____=____, n_jobs=-1, random_state=5)
# Get results from your model
get_model_results(____, ____, ____, ____, ____)