ПочатиПочніть безкоштовно

Ваш перший конвеєр (pipeline)

Ваш колега використав AdaBoostClassifier для набору даних із кредитного скорингу. Ви також хочете спробувати класифікатор випадкового лісу. У цій вправі ви навчите цей класифікатор на даних і порівняєте його з AdaBoostClassifier. Обов'язково розбийте дані на тренувальну й тестову вибірки, щоб уникнути перенавчання. Дані вже завантажені та перетворені так, що всі ознаки числові. Ознаки доступні як X, а мітки — як y. Модуль RandomForestClassifier також попередньо завантажено.

Ця вправа є частиною курсу

Проєктування робочих процесів машинного навчання в Python

Переглянути курс

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Split the data into train and test, with 20% as test
X_train, ____, ____, y_test = train_test_split(
  X, y, ____=0.2, random_state=1)
Редагувати та запускати код