การโหวต

Ensemble Methods ใน Python

Román de las Heras

Data Scientist, Appodeal

ถามผู้ชม

ภูมิปัญญาของกลุ่มคน

ปัญญารวมหมู่
กลุ่มคนขนาดใหญ่ >= ผู้เชี่ยวชาญคนเดียว
การแก้ปัญหา
การตัดสินใจ
นวัตกรรม
การพยากรณ์

การโหวตแบบเสียงข้างมาก

คุณสมบัติ

ปัญหาการจำแนกประเภท
การโหวตแบบเสียงข้างมาก: ฐานนิยม
จำนวนตัวแยกประเภทเป็นเลขคี่ (3+)

ลักษณะของกลุ่มที่ฉลาด:

หลากหลาย: อัลกอริทึมหรือชุดข้อมูลที่ต่างกัน
เป็นอิสระและไม่สัมพันธ์กัน
ใช้ความรู้เฉพาะบุคคล
รวบรวมการพยากรณ์แต่ละรายการ

Voting Ensemble ด้วย scikit-learn

from sklearn.ensemble import VotingClassifier

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

ประเมินประสิทธิภาพ

# 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)

มาฝึกกันเถอะ!

Ensemble Methods ใน Python