Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Lära Challenge: Implementing a Random Forest | Random Forest
Classification with Python
course content

Kursinnehåll

Classification with Python

Classification with Python

1. k-NN Classifier
2. Logistic Regression
3. Decision Tree
4. Random Forest
5. Comparing Models

book
Challenge: Implementing a Random Forest

In this chapter, you will build a Random Forest using the same titanic dataset.

Also, you will calculate the cross-validation accuracy using the cross_val_score() function

In the end, you will print the feature importances.
The feature_importances_ attribute only holds an array with importances without specifying the name of a feature.
To print the pairs ('name', importance), you can use the following syntax:

python
Uppgift

Swipe to start coding

  1. Import the RandomForestClassifier class.
  2. Create an instance of a RandomForestClassifier class with default parameters and train it.
  3. Print the cross-validation score with the cv=10 of a random_forest you just built.
  4. Print each feature's importance along with its name.

Lösning

Switch to desktopByt till skrivbordet för praktisk övningFortsätt där du är med ett av alternativen nedan
Var allt tydligt?

Hur kan vi förbättra det?

Tack för dina kommentarer!

Avsnitt 4. Kapitel 3
toggle bottom row

book
Challenge: Implementing a Random Forest

In this chapter, you will build a Random Forest using the same titanic dataset.

Also, you will calculate the cross-validation accuracy using the cross_val_score() function

In the end, you will print the feature importances.
The feature_importances_ attribute only holds an array with importances without specifying the name of a feature.
To print the pairs ('name', importance), you can use the following syntax:

python
Uppgift

Swipe to start coding

  1. Import the RandomForestClassifier class.
  2. Create an instance of a RandomForestClassifier class with default parameters and train it.
  3. Print the cross-validation score with the cv=10 of a random_forest you just built.
  4. Print each feature's importance along with its name.

Lösning

Switch to desktopByt till skrivbordet för praktisk övningFortsätt där du är med ett av alternativen nedan
Var allt tydligt?

Hur kan vi förbättra det?

Tack för dina kommentarer!

Avsnitt 4. Kapitel 3
Switch to desktopByt till skrivbordet för praktisk övningFortsätt där du är med ett av alternativen nedan
Vi beklagar att något gick fel. Vad hände?
some-alt