मॉडल इंस्टैंशिएट करें
आगे दिए गए अभ्यासों के सेट में, आप एक रिग्रेशन ट्री की बायस और वैरिएंस संबंधी समस्याओं का निदान करेंगे। इस अभ्यास में आप जो रिग्रेशन ट्री परिभाषित करेंगे, उससे auto डेटासेट में उपलब्ध सभी फीचर्स का उपयोग करते हुए कारों के mpg खपत की भविष्यवाणी की जाएगी.
हमने डेटा को पहले से प्रोसेस कर लिया है और फीचर्स मैट्रिक्स X और ऐरे y आपके वर्कस्पेस में लोड कर दिए हैं। इसके अलावा, sklearn.tree से DecisionTreeRegressor क्लास इम्पोर्ट कर ली गई है।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Tree-Based Models के साथ Machine Learning
अभ्यास निर्देश
sklearn.model_selectionसेtrain_test_splitइम्पोर्ट करें.- डेटा को 70% ट्रेन और 30% टेस्ट में बाँटें.
DecisionTreeRegressorको max depth 4 औरmin_samples_leafको 0.26 पर सेट करके इंस्टैंशिएट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Import train_test_split from sklearn.model_selection
____
# Set SEED for reproducibility
SEED = 1
# Split the data into 70% train and 30% test
X_train, X_test, y_train, y_test = ____(____, ____, test_size=____, random_state=SEED)
# Instantiate a DecisionTreeRegressor dt
dt = ____(____=____, ____=____, random_state=SEED)