Challenge: Solving Task Using Stacking Classifier
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:
- Use 3 different
LogisticRegressionmodels as base models. Each model must have different regularization parameters:0.1,1, and10, respectively. - Use
MLPClassifieras meta-model of an ensemble. - Create a
base_modelslist containing all base models of the ensemble. - Finally, create a
StackingClassifiermodel with specified base models and meta-model.
Рішення
Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантівДякуємо за ваш відгук!
single
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
Awesome!
Completion rate improved to 4.55Awesome!
Completion rate improved to 4.55Challenge: Solving Task Using Stacking Classifier
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:
- Use 3 different
LogisticRegressionmodels as base models. Each model must have different regularization parameters:0.1,1, and10, respectively. - Use
MLPClassifieras meta-model of an ensemble. - Create a
base_modelslist containing all base models of the ensemble. - Finally, create a
StackingClassifiermodel with specified base models and meta-model.
Рішення
Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантівДякуємо за ваш відгук!
single
Awesome!
Completion rate improved to 4.55Challenge: Solving Task Using Stacking Classifier
Свайпніть щоб показати меню
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:
- Use 3 different
LogisticRegressionmodels as base models. Each model must have different regularization parameters:0.1,1, and10, respectively. - Use
MLPClassifieras meta-model of an ensemble. - Create a
base_modelslist containing all base models of the ensemble. - Finally, create a
StackingClassifiermodel with specified base models and meta-model.
Рішення
Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантівДякуємо за ваш відгук!
