Oylama

Python'da Ensemble Yöntemleri

Román de las Heras

Data Scientist, Appodeal

Seyirciye sorun

Kalabalığın bilgeliği

Kolektif zekâ
Büyük grup ≥ Tek uzman
Problem çözme
Karar verme
İnovasyon
Tahmin

Çoğunluk oylaması

Özellikler

Sınıflandırma problemleri
Çoğunluk oylaması: Mod
Tek sayı sınıflandırıcı (3+)

çok-modlu-tahmin.png

Bilge kalabalık özellikleri:

Çeşitli: farklı algoritmalar veya veri kümeleri
Bağımsız ve korelasyonsuz
Bireysel bilgiyi kullanır
Bireysel tahminleri birleştirir

scikit-learn ile oylama topluluğu

from sklearn.ensemble import VotingClassifier

clf_voting = VotingClassifier(
    estimators=[
       ('label1', clf_1), 
       ('label2', clf_2),
       ('labelN', clf_N)])

Performansı değerlendirin

# Get the accuracy score 
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy: {:0.3f}".format(acc))

Accuracy: 0.938

# Create the individual models
clf_knn = KNeighborsClassifier(5)
clf_dt = DecisionTreeClassifier()
clf_lr = LogisticRegression()

# Create voting classifier
clf_voting = VotingClassifier(
    estimators=[
       ('knn', clf_knn), 
       ('dt', clf_dt), 
       ('lr', clf_lr)])

# Fit it to the training set and predict
clf_voting.fit(X_train, y_train)
y_pred = clf_voting.predict(X_test)

Hadi deneyelim!

Python'da Ensemble Yöntemleri