1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Jak vyhrát soutěž na Kaggle v Pythonu
Connected

cvičení

Trénování modelů XGBoost

Každá metoda strojového učení může vést k přetrénování. Uvidíš to na tomto příkladu s XGBoostem. Opět pracuješ s datasetem ze soutěže Store Item Demand Forecasting Challenge. DataFrame train máš k dispozici ve svém pracovním prostředí.

Nejdřív natrénujeme několik modelů XGBoost s různými sadami hyperparametrů pomocí učícího API XGBoostu. Jediný hyperparametr, který budeš měnit, je:

  • max_depth – maximální hloubka stromu. Čím vyšší hodnota, tím složitější model a tím větší riziko přetrénování.

Instrukce 1/3

undefined XP
  • 1
    • Nastav maximální hloubku na 2. Pak klikni na tlačítko Odeslat odpověď a natrénuj první model.
  • 2
    • Teď nastav maximální hloubku na 8. Pak klikni na tlačítko Odeslat odpověď a natrénuj druhý model.
  • 3
    • Nakonec nastav maximální hloubku na 15. Pak klikni na tlačítko Odeslat odpověď a natrénuj třetí model.