НачатьНачать бесплатно

Определение ансамбля

В следующей серии упражнений вы будете работать с набором данных Indian Liver Patient Dataset из репозитория UCI Machine Learning.

В этом упражнении вы создадите три классификатора, которые будут предсказывать, страдает ли пациент заболеванием печени, используя все признаки из набора данных.

Классы LogisticRegression, DecisionTreeClassifier и KNeighborsClassifier под псевдонимом KNN уже доступны в вашем рабочем пространстве.

Это упражнение является частью курса

Машинное обучение на основе древовидных моделей в Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Создайте экземпляр классификатора логистической регрессии и присвойте его переменной lr.

  • Создайте экземпляр классификатора KNN, учитывающего 27 ближайших соседей, и присвойте его переменной knn.

  • Создайте экземпляр классификатора на основе дерева решений с параметром min_samples_leaf, равным 0.13, и присвойте его переменной dt.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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)]
Редактировать и запускать код