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  3. Machine Learning avec des modèles à base d'arbres en Python
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Exercice

Instancier le modèle

Dans la série d'exercices suivante, vous allez diagnostiquer les problèmes de biais et de variance d'un arbre de régression. L'arbre de régression que vous allez définir dans cet exercice servira à prédire la consommation en mpg des voitures du jeu de données auto à partir de toutes les caractéristiques disponibles.

Nous avons déjà traité les données et chargé dans votre espace de travail la matrice de caractéristiques X et le tableau y. De plus, la classe DecisionTreeRegressor a été importée depuis sklearn.tree.

Instructions

100 XP
  • Importez train_test_split de sklearn.model_selection.
  • Divisez les données en 70 % entraînement et 30 % test.
  • Instanciez un DecisionTreeRegressor avec une profondeur maximale de 4 et min_samples_leaf réglé à 0.26.