ПочатиПочніть безкоштовно

Стекировані передбачення для рейтингів застосунків

Коли стекинговий оцінювач побудовано, ви можете навчити його на тренувальній вибірці. Після цього він буде готовий до кроку 5: скористатися стекинговим ансамблем для передбачень.

Класифікатор stacking доступний вам як clf_stack.

Отримаємо фінальні передбачення й подивимося, чи покращилася якість завдяки стекингу.

Ця вправа є частиною курсу

Ансамблеві методи в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Навчіть класифікатор stacking на тренувальній вибірці.
  • Обчисліть фінальні передбачення від стекингового оцінювача на тестовій вибірці.
  • Оцініть якість на тестовій вибірці за допомогою accuracy score.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Fit the stacking classifier to the training set
____

# Obtain the final predictions from the stacking classifier
pred_stack = ____

# Evaluate the new performance on the test set
print('Accuracy: {:0.4f}'.format(____))
Редагувати та запускати код