1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Ансамблеві методи в Python
Connected

Вправа

Bagging: спосіб у scikit-learn

Тепер застосуймо BaggingClassifier із scikit-learn до набору даних Pokémon.

Ви отримали значення F1 близько 0.63 зі своїм власним ансамблем bagging.

Чи перевершить його BaggingClassifier()? Час дізнатися!

Інструкції

100 XP
  • Створіть базову модель clf_dt: «обмежене» дерево рішень із максимальною глибиною 4.
  • Побудуйте класифікатор bagging із деревом рішень як базовим оцінювачем, використавши 21 оцінювач.
  • Передбачте мітки тестової вибірки.