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。
次のうち、dt のハイパーパラメータではないものはどれですか?
この演習はコースの一部です
