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演習

はじめての AdaBoost モデル

前のレッスンでは、映画の対数収益を予測するモデルを作成しました。まず単回帰モデルから始め、RMSE は 7.34 でした。次にブースティングを1回適用して改善を試み、RMSE を 7.28 まで下げました。

この演習では、パフォーマンスをさらに伸ばすために、初めての AdaBoost モデル（AdaBoostRegressor）を構築します。

movies データセットはすでに学習用とテスト用に分割されています。ここでは 'budget' と 'popularity' の特徴量を使用します。これらは sklearn.preprocessing モジュールの StandardScaler() を使って事前に標準化済みです。

指示

100 XP
  • 既定の線形回帰モデルをインスタンス化します。
  • 線形回帰をベースモデルとし、12 個の推定器で AdaBoostRegressor を構築して学習させます。
  • テストセットで予測値を計算します。