Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Oppiskele Challenge: Solving Task Using Stacking Classifier | Commonly Used Stacking Models
Ensemble Learning

Pyyhkäise näyttääksesi valikon

book
Challenge: Solving Task Using Stacking Classifier

Tehtävä

Swipe to start coding

The 'blood-transfusion-service-center' dataset is a dataset that contains information related to blood donation. It's often used as a binary classification task to predict whether a blood donor will donate blood again. The dataset includes several features that provide insights into the donor's history and characteristics.

Your task is to solve a classification task using the 'blood-transfusion-service-center' dataset:

  1. Use 3 different LogisticRegression models as base models. Each model must have different regularization parameters: 0.1, 1, and 10, respectively.
  2. Use MLPClassifier as meta-model of an ensemble.
  3. Create a base_models list containing all base models of the ensemble.
  4. Finally, create a StackingClassifier model with specified base models and meta-model.

Ratkaisu

Switch to desktopVaihda työpöytään todellista harjoitusta vartenJatka siitä, missä olet käyttämällä jotakin alla olevista vaihtoehdoista
Oliko kaikki selvää?

Miten voimme parantaa sitä?

Kiitos palautteestasi!

Osio 4. Luku 2
Pahoittelemme, että jotain meni pieleen. Mitä tapahtui?

Kysy tekoälyä

expand
ChatGPT

Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme

book
Challenge: Solving Task Using Stacking Classifier

Tehtävä

Swipe to start coding

The 'blood-transfusion-service-center' dataset is a dataset that contains information related to blood donation. It's often used as a binary classification task to predict whether a blood donor will donate blood again. The dataset includes several features that provide insights into the donor's history and characteristics.

Your task is to solve a classification task using the 'blood-transfusion-service-center' dataset:

  1. Use 3 different LogisticRegression models as base models. Each model must have different regularization parameters: 0.1, 1, and 10, respectively.
  2. Use MLPClassifier as meta-model of an ensemble.
  3. Create a base_models list containing all base models of the ensemble.
  4. Finally, create a StackingClassifier model with specified base models and meta-model.

Ratkaisu

Switch to desktopVaihda työpöytään todellista harjoitusta vartenJatka siitä, missä olet käyttämällä jotakin alla olevista vaihtoehdoista
Oliko kaikki selvää?

Miten voimme parantaa sitä?

Kiitos palautteestasi!

Osio 4. Luku 2
Switch to desktopVaihda työpöytään todellista harjoitusta vartenJatka siitä, missä olet käyttämällä jotakin alla olevista vaihtoehdoista
Pahoittelemme, että jotain meni pieleen. Mitä tapahtui?
some-alt