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

Veeg om het menu te tonen

book
Challenge: Solving Task Using Stacking Classifier

Taak

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.

Oplossing

Switch to desktopSchakel over naar desktop voor praktijkervaringGa verder vanaf waar je bent met een van de onderstaande opties
Was alles duidelijk?

Hoe kunnen we het verbeteren?

Bedankt voor je feedback!

Sectie 4. Hoofdstuk 2

Vraag AI

expand
ChatGPT

Vraag wat u wilt of probeer een van de voorgestelde vragen om onze chat te starten.

book
Challenge: Solving Task Using Stacking Classifier

Taak

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.

Oplossing

Switch to desktopSchakel over naar desktop voor praktijkervaringGa verder vanaf waar je bent met een van de onderstaande opties
Was alles duidelijk?

Hoe kunnen we het verbeteren?

Bedankt voor je feedback!

Sectie 4. Hoofdstuk 2
Switch to desktopSchakel over naar desktop voor praktijkervaringGa verder vanaf waar je bent met een van de onderstaande opties
Onze excuses dat er iets mis is gegaan. Wat is er gebeurd?
some-alt