AdaBoostを最大限に活用する

ご覧のとおり、映画の収益予測では、ベース推定器に決定木を使うとAdaBoostが最良の結果を出します。

この演習では、さらに性能を引き出すためにいくつかのパラメータを指定します。特に、学習率を低くしてハイパーパラメータの更新をより滑らかにします。そのため、推定器の数は増やす必要があります。さらに、データには 'runtime'、'vote_average'、'vote_count' の特徴量が追加されています。