Gradient boosting topluluk modeli
Boosting, bir yordayıcının hatasının bir sonrakine art arda giriş olarak aktarıldığı bir tekniktir. Gradient Boosting, her biri tek başına zayıf karar ağaçları olan ve teker teker eklenen sınıflandırma ağaçları için log loss'u en aza indirmek amacıyla gradyan inişi prosedürünü kullanır. Regresyon için Gradient Boosting de benzerdir, ancak gradyan inişine uygulanan ortalama kare hata gibi bir kayıp fonksiyonu kullanır.
Bu egzersizde bir Gradient Boosting Classifier modeli oluşturacak ve önceki egzersizdeki, doğruluk skoru %72,5 olan Random Forest ile performansını karşılaştıracaksın.
loan_data veri çerçevesi çoktan bölündü ve çalışma alanında X_train, X_test, y_train ve y_test olarak hazır.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Machine Learning Mülakat Sorularını Pratik Etme
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Import
from sklearn.____ import ____
from sklearn.____ import ____, ____, ____, ____, ____
# Instantiate
gb_model = ____(____=____, learning_rate=___,random_state=123)