Навчіть класифікатор AdaBoost
Тепер, коли ви створили екземпляр класифікатора AdaBoost ada, час його навчити. Ви також передбачите ймовірності отримання позитивного класу на тестовій вибірці. Це можна зробити так:
Щойно класифікатор ada буде навчений, викличте метод .predict_proba(), передавши X_test як параметр, і отримайте ці ймовірності, зрізавши всі значення з другого стовпця так:
ada.predict_proba(X_test)[:,1]
Набір даних Indian Liver уже оброблено та поділено у співвідношенні 80% тренувальна та 20% тестова вибірка. Матриці ознак X_train і X_test, а також масиви міток y_train і y_test доступні у вашому робочому середовищі. Крім того, ми вже завантажили створену модель ada з попередньої вправи.
Ця вправа є частиною курсу
Машинне навчання з деревоподібними моделями в Python
Інструкції до вправи
Навчіть
adaна тренувальній вибірці.Оцініть ймовірності отримання позитивного класу на тестовій вибірці.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Fit ada to the training set
____
# Compute the probabilities of obtaining the positive class
y_pred_proba = ____.____(____)[____]