Ансамбль Random Forest
Питання про ансамблеві моделі часто трапляються на співбесідах з машинного навчання. Якщо вам дають набір даних і просять побудувати дуже точну модель, варто розглянути ці складніші підходи.
Ваше завдання в завершальній частині цього останнього уроку курсу — створити та порівняти дві різні ансамблеві моделі для loan_data.
У цій вправі ви створите модель класифікації Random Forest і порівняєте її метрики якості з моделлю в наступній вправі.
Дані вже розділено; у вашому робочому середовищі доступні X_train, X_test, y_train та y_test.
Ця вправа є частиною курсу
Практика співбесід з Machine Learning у Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Import
from sklearn.ensemble import ____
from sklearn.____ import ____, ____, ____, ____, _____
# Instantiate
rf_model = ____(____=____, random_state=123, oob_score = True)