Voting

Python में Ensemble Methods

Román de las Heras

Data Scientist, Appodeal

दर्शकों से पूछें

भीड़ की बुद्धिमत्ता

सामूहिक इंटेलिजेंस
बड़ा समूह ≥ एकल विशेषज्ञ
समस्या-समाधान
निर्णय-निर्माण
इनोवेशन
प्रेडिक्शन

मेजॉरिटी वोटिंग

गुण

क्लासिफिकेशन प्रॉब्लम्स
मेजॉरिटी वोटिंग: मोड
क्लासिफायर की विषम संख्या (3+)

मल्टी-मोडल प्रेडिक्शन

समझदार भीड़ की विशेषताएँ:

विविध: अलग-अलग एल्गोरिदम या डेटासेट
स्वतंत्र और असंबद्ध
व्यक्तिगत ज्ञान का उपयोग करें
व्यक्तिगत प्रेडिक्शंस को एग्रीगेट करें

scikit-learn से वोटिंग एंसेंबल

from sklearn.ensemble import VotingClassifier

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

परफॉर्मेंस का आकलन करें

# 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)

Let's practice!

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