1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Ensemble Methods in Python
Connected

Bài tập

Quay lại hồi quy với stacking

Ở Chương 1, chúng ta xem bài toán xếp hạng ứng dụng là hồi quy, dự đoán điểm trong khoảng từ 1 đến 5. Đến giờ trong chương này, ta xử lý nó như một bài toán phân loại bằng cách làm tròn điểm đến số nguyên gần nhất. Để luyện tập dùng StackingRegressor, chúng ta sẽ quay lại cách tiếp cận hồi quy. Như thường lệ, các đặc trưng đầu vào đã được chuẩn hóa giúp bạn bằng StandardScaler().

MAE (mean absolute error) là thước đo đánh giá. Ở Chương 1, MAE khoảng 0.61. Hãy xem phương pháp ensemble stacking có thể giảm lỗi đó không.

Hướng dẫn

100 XP
  • Khởi tạo một decision tree regressor với: min_samples_leaf = 11 và min_samples_split = 33.
  • Khởi tạo mô hình linear regression mặc định.
  • Khởi tạo mô hình hồi quy Ridge với random_state = 500.
  • Xây dựng và fit một StackingRegressor, truyền vào regressors và meta_regressor.