GridSearchCV ile model sonuçları
Modelin için en iyi parametrelerin; bölme ölçütünün 'gini' olması, tahminci (ağaç) sayısının 30 olması, modelin maksimum derinliğinin 8 olması ve maksimum özellik sayısının "log2" olarak ayarlanması gerektiğini keşfettin.
Hadi bunu deneyelim ve modelimizin ne kadar iyi performans gösterdiğine bakalım. Zaman kazanmak için yine get_model_results() fonksiyonunu kullanabilirsin.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Sahtekarlık Tespiti
Egzersiz talimatları
- En iyi ayarları model tanımına gir.
- Modeli eğit, tahminleri elde et ve
get_model_results()ile performans metriklerini al.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Input the optimal parameters in the model
model = RandomForestClassifier(class_weight={0:1,1:12}, ____='____',
____=____, ____='log2', min_samples_leaf=10, ____=____, n_jobs=-1, random_state=5)
# Get results from your model
get_model_results(____, ____, ____, ____, ____)