Mô hình AdaBoost đầu tiên của bạn
Trong bài trước, bạn đã xây dựng các mô hình để dự đoán log-revenue của phim. Bạn bắt đầu với hồi quy tuyến tính đơn giản và đạt RMSE là 7.34. Sau đó, bạn thử cải thiện bằng một vòng boosting và giảm RMSE xuống 7.28.
Trong bài này, bạn sẽ xây dựng mô hình AdaBoost đầu tiên — một AdaBoostRegressor — để cố gắng nâng cao hiệu năng hơn nữa.
Bộ dữ liệu movies đã được nạp và chia thành tập huấn luyện và kiểm tra. Ở đây bạn sẽ dùng hai đặc trưng 'budget' và 'popularity', vốn đã được chuẩn hóa sẵn bằng StandardScaler() từ module sklearn.preprocessing.
Bài tập này là một phần của khóa học
Ensemble Methods in Python
Hướng dẫn bài tập
- Khởi tạo mô hình hồi quy tuyến tính mặc định.
- Xây dựng và fit một
AdaBoostRegressor, sử dụng hồi quy tuyến tính làm mô hình nền tảng và12estimators. - Tính dự đoán trên tập kiểm tra.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Instantiate the default linear regression model
reg_lm = ____
# Build and fit an AdaBoost regressor
reg_ada = ____(____, ____, random_state=500)
reg_ada.fit(X_train, y_train)
# Calculate the predictions on the test set
pred = ____
# Evaluate the performance using the RMSE
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, pred))
print('RMSE: {:.3f}'.format(rmse))