1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Машинне навчання з деревоподібними моделями в Python
Connected

вправа

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.

Інструкції

100 XP

  • 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.