決定木のハイパーパラメータ

次の演習では、前の章で紹介した Indian Liver Patient データセットを再び扱います。

ここでは分類木のハイパーパラメータをチューニングします。このデータセットは不均衡であるため、評価指標には正解率ではなく ROC AUC スコアを使用します。

sklearn のデフォルトハイパーパラメータで DecisionTreeClassifier を作成し、dt に代入してあります。コンソールで dt のハイパーパラメータを確認できます。