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演習

モデルの複雑さを調整する

良い予測を行うには、モデルの複雑さを調整する必要があります。 単純なモデルは単純なデータ構造しか表現できませんが、複雑なモデルはきめ細かなデータ構造を表現できます。

この演習では、回帰木のハイパーパラメータを変更して、さまざまな複雑さの木を作成します。

学習用データ chocolate_train はワークスペースにあらかじめ読み込まれています。

指示1 / 3

undefined XP
  • 1
    • 1 回だけ分割する回帰木（decision stump）を成長させましょう。
  • 2
    • 複雑さのコストを 0.1 にした回帰木を成長させましょう。
  • 3
    • 複雑さに対するペナルティがない、かつ最小サンプル数が2のモデルを作成しましょう。