ПочатиПочніть безкоштовно

Створіть класифікатор AdaBoost

У наступних вправах ви повернетеся до набору даних Indian Liver Patient, який було представлено в попередньому розділі. Ваше завдання — передбачити, чи має пацієнт захворювання печінки, використовуючи 10 ознак, зокрема Albumin, вік і стать. Проте цього разу ви навчатимете ансамбль AdaBoost для виконання задачі класифікації. Крім того, з огляду на те, що цей набір даних є незбалансованим, замість точності ви використаєте метрику ROC AUC.

Першим кроком створіть екземпляр класифікатора AdaBoost.

Ця вправа є частиною курсу

Машинне навчання з деревоподібними моделями в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Імпортуйте AdaBoostClassifier з sklearn.ensemble.

  • Створіть DecisionTreeClassifier із max_depth, установленою на 2.

  • Створіть AdaBoostClassifier, що складається зі 180 дерев, і задайте base_estimator як dt.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Import DecisionTreeClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# Import AdaBoostClassifier
____

# Instantiate dt
dt = ____(____=____, random_state=1)

# Instantiate ada
ada = ____(base_estimator=____, n_estimators=____, random_state=1)
Редагувати та запускати код