XGBoost
Bu egzersizde, bir başka boosting tekniğini daha pratik yapacaksın. Machine Learning'in yeni kraliçesi olarak anılan XGBoost, optimize edilmiş, dağıtık bir gradyan boosting paketidir ve dünyayı adeta "ele geçiriyor". Bu yüzden, bir Machine Learning mülakatında bununla ilgili soru gelmesi muhtemel; gelmese bile, güncel ve yüksek doğruluklu algoritmalar konusundaki bilginı göstermek için yanıtlardan birinde değinmen sana avantaj sağlar.
learning_rate=0.1 argümanı, küresel minimumu ararken her iterasyonda atılacak adımın büyüklüğünü belirtir; max_depth ise karar ağaçlarının boyutunu (derinliğini) kontrol eder; burada 3'tür.
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, sklearn.ensemble içinden BaggingClassifier ve AdaBoostClassifier, ve xgboost içinden XGBClassifier.
loan_data DataFrame'i zaten X_train, X_test, y_train ve y_test olarak ayrıldı.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Machine Learning Mülakat Sorularını Pratik Etme
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Instantiate
xgb = ____(____=____, random_state=123, learning_rate=0.1, max_depth=3)