Scikit Learn algoritmos de conjunto Ensembles

Descripción

Crea un modelo de "RandomForestClassifier" para predecir especies iris.

Utiliza el conjunto de datos Iris disponible en Scikit-Learn para desarrollar un modelo de RandomForestClassifier que clasifique la especie de las flores de acuerdo con sus características.

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Instrucciones

Carga del conjunto de datos: Utiliza la función load_iris() de Scikit-Learn para obtener las características y etiquetas del conjunto de datos.
División de datos: Separa el conjunto de datos en un 70% para entrenamiento y 30% para prueba.
Creación del modelo: Instancia un RandomForestClassifier con al menos 100 estimadores.
Entrenamiento: Ajusta el modelo utilizando el conjunto de entrenamiento.
Predicción: Predice las etiquetas del conjunto de prueba.
Evalúa la precisión: Calcula y muestra la precisión del modelo sobre el conjunto de prueba.

Solución al ejercicio de programación en ScikitLearn

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solution.js

JavaScript

1 function solveChallenge ( input ) {

2 // Algoritmo optimizado O(n log n)

3 const data = parseInput ( input );

4 const sorted = data . sort (( a , b ) => a - b );

6 // Aplicar técnica de dos punteros

7 let left = 0 , right = sorted . length - 1 ;

8 const result = [];

10 while ( left < right ) {

11 const sum = sorted [ left ] + sorted [ right ];

12 if ( sum === target ) {

13 result . push ([ sorted [ left ], sorted [ right ]]);

14 left ++; right --;

15 } else if ( sum < target ) {

16 left ++;

17 } else {

18 right --;

19 }

20 }

22 return result ;

23 }

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