Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Hiệu suất tốt hơn với Voting Classifier

Cuối cùng, bạn sẽ đánh giá hiệu suất của một voting classifier, mô hình lấy đầu ra từ các mô hình trong danh sách classifiers và gán nhãn theo nguyên tắc đa số phiếu.

X_train, X_test, y_train, y_test, danh sách classifiers được định nghĩa ở bài trước, cũng như hàm accuracy_score từ sklearn.metrics đã có sẵn trong không gian làm việc của bạn.

Bài tập này là một phần của khóa học

Machine Learning với mô hình dựa trên cây trong Python

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Import VotingClassifier từ sklearn.ensemble.
  • Khởi tạo một VotingClassifier bằng cách đặt tham số estimators là classifiers và gán cho vc.
  • Fit vc trên tập huấn luyện.
  • Đánh giá độ chính xác trên tập kiểm tra của vc bằng các dự đoán y_pred 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.

# Import VotingClassifier from sklearn.ensemble
____

# Instantiate a VotingClassifier vc
vc = ____(estimators=____)     

# Fit vc to the training set
____.____(____, ____)   

# Evaluate the test set predictions
y_pred = vc.predict(X_test)

# Calculate accuracy score
accuracy = ____(____, ____)
print('Voting Classifier: {:.3f}'.format(accuracy))
Chỉnh sửa và Chạy Mã