Topluluğunu değerlendirme
Önceki egzersizde ilk oylama sınıflandırıcını oluşturdun. Şimdi onu değerlendirip tekil modellerle karşılaştıralım.
Tekil modeller (clf_knn, clf_dt ve clf_lr) ile oylama sınıflandırıcısı (clf_vote) zaten yüklendi ve eğitildi.
Performansı değerlendirmek için f1_score() kullanmayı unutma. Ayrıca, test kümesi (X_test, y_test) üzerinde classification_report() fonksiyonuyla bir classification report oluşturacaksın.
Oylama sınıflandırıcın, karar ağacının yüzde 58'lik F1 skorunu geçebilecek mi?
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python'da Ensemble Yöntemleri
Egzersiz talimatları
- Oylama sınıflandırıcısı
clf_voteile test kümesiX_testetiketlerini tahmin et. - Oylama sınıflandırıcısının F1-Skorunu hesapla.
classification_report()fonksiyonunay_testvepred_vote'u vererek oylama sınıflandırıcısının classification report'unu hesapla.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Calculate the predictions using the voting classifier
pred_vote = ____
# Calculate the F1-Score of the voting classifier
score_vote = ____
print('F1-Score: {:.3f}'.format(score_vote))
# Calculate the classification report
report = ____
print(report)