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演習

回帰木を学習する

ご存じのとおり、決定木は分類問題に有用なツールです。さらに、回帰問題のモデリングにも使えます。 構造上の違いは、葉ノードに配置されるのが（クラスではなく）数値になる点です。

この演習では、チョコレートのデータセットを使って回帰木を当てはめます。Chapter 1 で diabetes データセットを使って行った内容と非常によく似ています。

ワークスペースには学習用データ chocolate_train が用意されています。

指示

100 XP
  • 回帰木の仕様である model_spec を作成します。
  • データフレーム chocolate_train を使い、データ中の数値の予測子のみを用いて final_grade を予測する回帰木を、model_spec で学習させてください。