İlk AdaBoost modelin

Önceki derste filmlerin log-gelirini tahmin eden modeller kurdun. Basit bir doğrusal regresyonla başladın ve 7.34 RMSE elde ettin. Ardından, bir boosting yinelemesiyle bunu iyileştirmeyi deneyip RMSE’yi 7.28’e düşürdün.

Bu egzersizde, performansı daha da artırmak amacıyla ilk AdaBoost modelini — bir AdaBoostRegressor — kuracaksın.

movies veri kümesi yüklendi ve eğitim/test olarak ayrıldı. Burada sklearn.preprocessing modülündeki StandardScaler() ile senin için önceden standartlaştırılmış olan 'budget' ve 'popularity' özelliklerini kullanacaksın.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python'da Ensemble Yöntemleri

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

Varsayılan doğrusal regresyon modelini örnekle.
Doğrusal regresyonu temel model olarak kullanıp 12 tahminciyle bir AdaBoostRegressor kur ve eğit.
Test kümesi üzerinde tahminleri hesapla.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Instantiate the default linear regression model
reg_lm = ____

# Build and fit an AdaBoost regressor
reg_ada = ____(____, ____, random_state=500)
reg_ada.fit(X_train, y_train)

# Calculate the predictions on the test set
pred = ____

# Evaluate the performance using the RMSE
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, pred))
print('RMSE: {:.3f}'.format(rmse))

Kodu Düzenle ve Çalıştır