Kom igångKom igång gratis

Definiera bagging-klassificeraren

I följande övningar arbetar du med datamängden Indian Liver Patient från UCI:s maskininlärningsrepository. Din uppgift är att förutsäga om en patient lider av en leversjukdom utifrån 10 särdrag, inklusive albumin, ålder och kön. Det gör du med hjälp av en Bagging-klassificerare.

Den här övningen är en del av kursen

Maskininlärning med trädbaserade modeller i Python

Visa kurs

Övningsinstruktioner

  • Importera DecisionTreeClassifier från sklearn.tree och BaggingClassifier från sklearn.ensemble.

  • Skapa en instans av DecisionTreeClassifier med namnet dt.

  • Skapa en instans av BaggingClassifier med namnet bc bestående av 50 träd.

Interaktiv övning med praktiskt arbete

Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.

# Import DecisionTreeClassifier
____

# Import BaggingClassifier
____

# Instantiate dt
dt = ____(random_state=1)

# Instantiate bc
bc = ____(base_estimator=____, n_estimators=____, random_state=1)
Redigera och kör kod