एंसेंबल मेथड्स

Python में Fraud Detection

Charlotte Werger

Data Scientist

एंसेंबल मेथड्स क्या हैं: बैगिंग बनाम स्टैकिंग

Python में Fraud Detection

स्टैकिंग एंसेंबल मेथड्स

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फ्रॉड डिटेक्शन में एंसेंबल मेथड्स क्यों

एंसेंबल मेथड्स:

  • मज़बूत होते हैं
  • ओवरफिटिंग से बचाने में मदद करते हैं
  • आमतौर पर प्रेडिक्शन परफॉर्मेंस सुधारते हैं
  • प्रतिष्ठित Kaggle प्रतियोगिताओं में विजेता फ़ॉर्मूला हैं
Python में Fraud Detection

वोटिंग क्लासिफायर

from sklearn.ensemble import VotingClassifier

clf1 = LogisticRegression(random_state=1) clf2 = RandomForestClassifier(random_state=1) clf3 = GaussianNB()
ensemble_model = VotingClassifier(estimators=[('lr', clf1), ('rf', clf2), ('gnb', clf3)], voting='hard')
ensemble_model.fit(X_train, y_train) ensemble_model.predict(X_test)
VotingClassifier(estimators=[('lr', clf1), ('rf', clf2), ('gnb', clf3)], voting='soft', weights=[2,1,1])
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फ्रॉड डिटेक्शन के लिए भरोसेमंद लेबल

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अभ्यास करते हैं!

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