BaşlayınÜcretsiz başlayın

Zemin hazırlığı

Sıradaki egzersizlerde, Hindistan Karaciğer Hastası veri kümesi üzerinde eğitilmiş bir bagging sınıflandırıcısının OOB (out-of-bag) doğruluğunu test seti doğruluğuyla karşılaştıracaksın.

sklearn'de, bir ensemble sınıflandırıcısının OOB doğruluğunu örnek oluşturma sırasında oob_score parametresini True yaparak değerlendirebilirsin. Sınıflandırıcıyı eğittikten sonra, ilgili örneğin .oob_score_ özniteliğine erişerek OOB doğruluğunu elde edebilirsin.

Ortamında sklearn.tree içinden DecisionTreeClassifier sınıfını kullanılabilir hale getirdik.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Ağaç Tabanlı Modellerle Machine Learning

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • sklearn.ensemble içinden BaggingClassifier'ı içe aktar.

  • min_samples_leaf değeri 8 olan bir DecisionTreeClassifier oluştur.

  • 50 ağaçtan oluşan ve oob_score değeri True olan bir BaggingClassifier oluştur.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Import DecisionTreeClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# Import BaggingClassifier
____

# Instantiate dt
dt = ____(min_samples_leaf=____, random_state=1)

# Instantiate bc
bc = ____(base_estimator=____, 
            n_estimators=____,
            oob_score=____,
            random_state=1)
Kodu Düzenle ve Çalıştır