Soft so với hard voting
Bạn đã luyện tập xây dựng hai kiểu phương pháp tập hợp: Voting và Averaging (soft voting). Cái nào tốt hơn? Cách tốt nhất là thử cả hai rồi so sánh hiệu năng. Hãy thử ngay với bộ dữ liệu Game of Thrones.
Ba bộ phân loại riêng lẻ đã được khởi tạo sẵn cho bạn:
DecisionTreeClassifier(clf_dt).LogisticRegression(clf_lr).KNeighborsClassifier(clf_knn).
Nhiệm vụ của bạn là thử cả voting và averaging để xác định cách nào tốt hơn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Ensemble Methods in Python
Hướng dẫn bài tập
- Chuẩn bị danh sách các tuple
(string, estimator). Dùng'dt'làm nhãn choclf_dt,'lr'choclf_lr, và'knn'choclf_knn. - Xây dựng một voting classifier tên
clf_vote. - Xây dựng một averaging classifier tên
clf_avg.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# List of (string, estimator) tuples
estimators = ____
# Build and fit a voting classifier
clf_vote = ____
clf_vote.fit(X_train, y_train)
# Build and fit an averaging classifier
clf_avg = ____
clf_avg.fit(X_train, y_train)
# Evaluate the performance of both models
acc_vote = accuracy_score(y_test, clf_vote.predict(X_test))
acc_avg = accuracy_score(y_test, clf_avg.predict(X_test))
print('Voting: {:.2f}, Averaging: {:.2f}'.format(acc_vote, acc_avg))