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scikit-learn のメソッド

来月に自社が採用に成功する新入社員数を予測するため、回帰モデルを作成することにしました。新しい Python スクリプトを開いて作業を始めますが、sklearn には非常に多くのモジュールがあることにすぐ気づきます。各モジュール名やメソッド名、どのモジュールにどのメソッドが含まれているかを確認しておきましょう。

以下の指示に従って、sklearn を使って交差検証を実行するために必要なメソッドを読み込みましょう。使用するモジュールは次のとおりです。

  • metrics
  • model_selection
  • ensemble

この演習はコースの一部です

Python によるモデル検証

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演習の手順

  • 交差検証のスコアを計算するメソッドを読み込んでください。
  • ランダムフォレスト回帰のメソッドを読み込んでください。
  • 二乗平均誤差の評価指標を読み込んでください。
  • 交差検証で使うスコアラーを作成するメソッドを読み込んでください。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Instruction 1: Load the cross-validation method
from sklearn.____ import ____

# Instruction 2: Load the random forest regression model
from sklearn.____ import ____

# Instruction 3: Load the mean squared error method
# Instruction 4: Load the function for creating a scorer
from sklearn.metrics import ____, ____
コードを編集して実行