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रेंज का उपयोग करके मॉडल चलाना

आपने अभी-अभी एक असाइनमेंट के लिए एक प्रेडिक्टिव मॉडल को ट्यून करते समय उपयोग करने हेतु हाइपरपैरामीटर और उनकी रेंज की एक लिस्ट बना ली है. आपने अपने रेंज वैरिएबल नामों के रूप में max_depth, min_samples_split, और max_features का उपयोग किया है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Model Validation

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • अपनी रेंज वैरिएबल्स का उपयोग करके max_depth, min_samples_split, और max_features को रैंडम रूप से चुनें.
  • rfr के सभी पैरामीटर प्रिंट करें ताकि देख सकें कि कौन-से मान रैंडम रूप से चुने गए.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# Fill in rfr using your variables
rfr = RandomForestRegressor(
    n_estimators=100,
    max_depth=random.____(____),
    min_samples_split=random.____(____),
    max_features=random.____(____))

# Print out the parameters
print(rfr.____)
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