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

Exercise

Вибір найкращої моделі

У цій вправі ви порівняєте різні класифікатори та виберете той, що працює найкраще.

Набір даних уже завантажено та розбито на тренувальну й тестову вибірки. Він містить дані про Pokémon: їхні характеристики, типи та ознаку, чи є вони легендарними. Мета наших класифікаторів — передбачити змінну 'Legendary'.

Три окремі класифікатори вже натреновано на тренувальній вибірці:

  • clf_lr — логістична регресія.
  • clf_dt — дерево рішень.
  • clf_knn — класифікатор 5 найближчих сусідів.

Оскільки класи є незбалансованими — лише 65 із 800 покемонів у наборі даних є легендарними — ми використаємо F1-Score для оцінювання якості. Функцію Scikit-learn f1_score() уже імпортовано для вас.

Instructions 1/3

undefined XP
    1
    2
    3
  • Передбачте мітки для X_test, використовуючи кожен із класифікаторів — clf_lr, clf_dt та clf_knn.