Ансамбль случайного леса
Вопросы об ансамблевых моделях часто встречаются на собеседованиях по машинному обучению. Если вам предоставят набор данных и попросят построить высокоточную модель, скорее всего, вы захотите рассмотреть именно такие сложные модели.
В оставшейся части этого последнего урока курса вам предстоит создать и сравнить две различные ансамблевые модели для loan_data.
В этом упражнении вы создадите модель Random Forest Classifier и сравните её метрики качества с моделью из следующего упражнения.
Данные уже разделены и доступны в вашем рабочем пространстве как X_train, X_test, y_train и y_test.
Это упражнение является частью курса
Практика вопросов интервью по машинному обучению на Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Import
from sklearn.ensemble import ____
from sklearn.____ import ____, ____, ____, ____, _____
# Instantiate
rf_model = ____(____=____, random_state=123, oob_score = True)