Bootstrap ile eğitim
Şimdi bir "zayıf" karar ağacı sınıflandırıcısı oluşturalım ve eğitim kümesinden yerine koyarak (with replacement) çekilmiş bir örneklem üzerinde eğitelim. Bu, bir bagging topluluğunun her yinelemesinde neler olduğunu anlamana yardımcı olacak.
Örnek almak için, replace parametresi olan pandas'ın .sample() metodunu kullanacaksın. Örneğin, aşağıdaki kod satırı tüm df DataFrame'inden yerine koyarak (with replacement) örnekleme yapar:
df.sample(frac=1.0, replace=True, random_state=42)
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python'da Ensemble Yöntemleri
Egzersiz talimatları
- Tüm (
frac=1.0) eğitim kümesiX_trainüzerinden yerine koyarak (replace=True) bir örneklem al. max_depth = 4parametresiyle bir karar ağacı sınıflandırıcısı oluştur.- Modeli örneklenen eğitim verisine fit et.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Take a sample with replacement
X_train_sample = X_train.____(____, ____, random_state=42)
y_train_sample = y_train.loc[X_train_sample.index]
# Build a "weak" Decision Tree classifier
clf = ____(____, random_state=500)
# Fit the model to the training sample
____