Wybór modelu: modele zespołowe

Ćwiczenie pytań rekrutacyjnych z uczenia maszynowego w Pythonie

Lisa Stuart

Data Scientist

Bootstrapping

¹ https://medium.com/@rrfd/boosting-bagging-and-stacking-ensemble-methods-with-sklearn-and-mlens-a455c0c982de

Las

¹ https://www.sca.com/en/about-us/our-forest/

¹ https://blog.bigml.com/2017/03/14/introduction-to-boosted-trees/

¹ https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.ensemble

Funkcja	zwraca
`sklearn.ensemble.RandomForestClassifier`	Random Forest
`sklearn.ensemble.GradientBoostingClassifier`	model Gradient Boosting
`sklearn.metrics.accuracy_score`	dokładność wytrenowanego modelu
`sklearn.metrics.confusion_matrix(y_test,y_pred)`	macierz pomyłek
`sklearn.metrics.precision_score(y_test,y_pred)`	precyzja
`sklearn.metrics.recall_score(y_test,y_pred)`	czułość
`sklearn.metrics.f1_score(y_test,y_pred)`	wynik f1

Ćwiczenie pytań rekrutacyjnych z uczenia maszynowego w Pythonie