1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Практика співбесід з Machine Learning у Python
Connected

Вправа

Бутстреп-агрегація (bagging)

У попередньому уроці ви вперше спробували моделі класифікації, застосувавши логістичну регресію до даних з інженерингом ознак. На співбесідах з машинного навчання варто знати й про ансамблеві моделі, адже вони поєднують слабкі алгоритми, щоб отримати сильний, який підвищує точність моделі.

У цій вправі ви почнете з класифікатора bagging, який використовує вибірку з поверненням, щоб зберігати випадковість і зменшувати перенавчання. Ви скористаєтеся функціями з модуля sklearn.ensemble, які бачили у відео-вправі.

Усі потрібні пакети вже імпортовано для вас: pandas як pd, train_test_split з sklearn.model_selection, accuracy_score з sklearn.metrics, LogisticRegression з sklearn.linear_model, а також BaggingClassifier і AdaBoostClassifier з sklearn.ensemble.

Датафрейм loan_data уже розбито на X_train, X_test, y_train і y_test.

Інструкції 1/4

undefined XP
    1
    2
    3
    4
  • Створіть екземпляр класифікатора bagging, викликавши відповідну функцію, як у відео-вправі, і встановіть аргумент для 50 оцінювачів.