ПочатиПочніть безкоштовно

Визначте ансамбль

У наступному наборі вправ ви працюватимете з Indian Liver Patient Dataset з репозиторію машинного навчання UCI.

У цій вправі ви створите три класифікатори, щоб передбачити, чи має пацієнт захворювання печінки, використовуючи всі ознаки, наявні в наборі даних.

Класи LogisticRegression, DecisionTreeClassifier та KNeighborsClassifier під псевдонімом KNN доступні у вашому робочому середовищі.

Ця вправа є частиною курсу

Машинне навчання з деревоподібними моделями в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Створіть класифікатор Logistic Regression і присвойте його змінній lr.

  • Створіть класифікатор KNN, що враховує 27 найближчих сусідів, і присвойте його змінній knn.

  • Створіть класифікатор Decision Tree з параметром min_samples_leaf, установленим на 0.13, і присвойте його змінній dt.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Set seed for reproducibility
SEED=1

# Instantiate lr
lr = ____(random_state=SEED)

# Instantiate knn
knn = ____(n_neighbors=____)

# Instantiate dt
dt = ____(min_samples_leaf=____, random_state=SEED)

# Define the list classifiers
classifiers = [('Logistic Regression', lr), ('K Nearest Neighbours', knn), ('Classification Tree', dt)]
Редагувати та запускати код