ПочатиПочніть безкоштовно

Вибір найкращої моделі

У цій вправі ви порівняєте різні класифікатори та виберете той, що працює найкраще.

Набір даних уже завантажено та розбито на тренувальну й тестову вибірки. Він містить дані про Pokémon: їхні характеристики, типи та ознаку, чи є вони легендарними. Мета наших класифікаторів — передбачити змінну 'Legendary'.

Три окремі класифікатори вже натреновано на тренувальній вибірці:

  • clf_lr — логістична регресія.
  • clf_dt — дерево рішень.
  • clf_knn — класифікатор 5 найближчих сусідів.

Оскільки класи є незбалансованими — лише 65 із 800 покемонів у наборі даних є легендарними — ми використаємо F1-Score для оцінювання якості. Функцію Scikit-learn f1_score() уже імпортовано для вас.

Ця вправа є частиною курсу

Ансамблеві методи в Python

Переглянути курс

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Predict the labels of the test set
pred_lr = ____
pred_dt = ____
pred_knn = ____
Редагувати та запускати код