Đánh giá ensemble của bạn

Trong bài trước, bạn đã xây dựng bộ phân loại voting đầu tiên. Giờ hãy đánh giá nó và so sánh với từng mô hình riêng lẻ.

Các mô hình riêng lẻ (clf_knn, clf_dt, và clf_lr) và bộ phân loại voting (clf_vote) đã được nạp và huấn luyện sẵn.

Hãy nhớ dùng f1_score() để đánh giá hiệu năng. Ngoài ra, bạn sẽ tạo một classification report trên tập kiểm tra (X_test, y_test) bằng hàm classification_report().