BaşlayınÜcretsiz başlayın

Topluluğu (ensemble) tanımla

Bu egzersiz setinde, UCI Machine Learning deposundaki Indian Liver Patient Dataset ile çalışacaksın.

Bu egzersizde, veri kümesindeki tüm özellikleri kullanarak bir hastada karaciğer hastalığı olup olmadığını tahmin etmek için üç sınıflandırıcıyı başlatacaksın.

KNN takma adıyla içeri aktarılan LogisticRegression, DecisionTreeClassifier ve KNeighborsClassifier sınıfları çalışma alanında hazır.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Ağaç Tabanlı Modellerle Machine Learning

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • Bir Lojistik Regresyon sınıflandırıcısı başlat ve lr değişkenine ata.

  • 27 en yakın komşuyu dikkate alan bir KNN sınıflandırıcısı başlat ve knn değişkenine ata.

  • min_samples_leaf parametresi 0.13 olacak şekilde bir Karar Ağacı Sınıflandırıcısı başlat ve dt değişkenine ata.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Set seed for reproducibility
SEED=1

# Instantiate lr
lr = ____(random_state=SEED)

# Instantiate knn
knn = ____(n_neighbors=____)

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

# Define the list classifiers
classifiers = [('Logistic Regression', lr), ('K Nearest Neighbours', knn), ('Classification Tree', dt)]
Kodu Düzenle ve Çalıştır