НачатьНачать бесплатно

Реализация конвейера активного обучения

В этом упражнении вы настроите активную модель обучения на основе логистической регрессии и стратегии неопределённой выборки.

Набор данных загружен заранее: X_labeled содержит размеченные обучающие данные, X_unlabeled — неразмеченные обучающие данные, y_labeled — метки.

Необходимые библиотеки уже импортированы: ActiveLearner из modAL.models, uncertainty_sampling из modAL.uncertainty и LogisticRegression из sklearn.linear_model.

Это упражнение является частью курса

Обучение с подкреплением на основе обратной связи от людей (RLHF)

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Создайте объект ActiveLearner.
  • Используйте LogisticRegression в качестве оценщика.
  • Используйте неопределённую выборку в качестве стратегии запроса.
  • Инициализируйте модель с размеченными обучающими данными.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Create the active learner object
learner = ____(
    # Set the estimator 
    ____,
    # Set the query strategy
    ____,
    # Pass the labeled data
    X_training=____, y_training=____
)
Редактировать и запускать код