Boosting
Son egzersizde, bagging kullanarak ensemble tekniklerine giriş yapmıştın. Bir Machine Learning mülakatında, birden fazla ensemble tekniğini denemen veya tartışman istenebilir.
Burada, her öğreniciyi tüm veriyle eğiten ama önceki öğreniciler tarafından yanlış sınıflandırılan örneklere daha fazla ağırlık vererek sonraki öğrenicilerin bu örneklere daha çok odaklanmasını sağlayan Boosting yöntemini pratik edeceksin. Bu, önyargısı (bias) daha düşük bir modelle sonuçlanır.
Gerekli tüm paketler senin için içe aktarıldı:
pandas pd olarak, sklearn.model_selection içinden train_test_split, sklearn.linear_model içinden accuracy_score, sklearn.linear_model içinden LogisticRegression ve sklearn.ensemble içinden BaggingClassifier ile AdaBoostClassifier.
loan_data DataFrame'i zaten X_train, X_test, y_train ve y_test olarak ayrılmış durumda.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Machine Learning Mülakat Sorularını Pratik Etme
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Boosting model
boosted_model = ____(____=____, random_state=123)