BaşlayınÜcretsiz başlayın

Yumuşak ve sert oylama

Şimdiye kadar iki tür topluluk (ensemble) yöntemi kurmayı pratik ettin: Voting ve Averaging (soft voting). Hangisi daha iyi? En iyisi ikisini de deneyip performanslarını karşılaştırmak. Hadi bunu şimdi Game of Thrones veri kümesini kullanarak yapalım.

Senin için üç ayrı sınıflandırıcı oluşturuldu:

  • DecisionTreeClassifier (clf_dt).
  • LogisticRegression (clf_lr).
  • KNeighborsClassifier (clf_knn).

Görevin, hangisinin daha iyi olduğunu görmek için hem voting hem de averaging yöntemlerini denemek.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python'da Ensemble Yöntemleri

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • (string, estimator) ikililerinin listesini hazırla. clf_dt için etiket olarak 'dt', clf_lr için 'lr', clf_knn için 'knn' kullan.
  • clf_vote adlı bir voting sınıflandırıcısı oluştur.
  • clf_avg adlı bir averaging sınıflandırıcısı oluştur.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# List of (string, estimator) tuples
estimators = ____

# Build and fit a voting classifier
clf_vote = ____
clf_vote.fit(X_train, y_train)

# Build and fit an averaging classifier
clf_avg = ____
clf_avg.fit(X_train, y_train)

# Evaluate the performance of both models
acc_vote = accuracy_score(y_test, clf_vote.predict(X_test))
acc_avg = accuracy_score(y_test,  clf_avg.predict(X_test))
print('Voting: {:.2f}, Averaging: {:.2f}'.format(acc_vote, acc_avg))
Kodu Düzenle ve Çalıştır