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レンジを使ってモデルを実行する

課題として予測モデルをチューニングするために、ハイパーパラメータとそのレンジのリストを作成し終えたところです。レンジ用の変数名として max_depth、min_samples_split、max_features を使いました。

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

  • レンジ用の変数を使って、max_depth、min_samples_split、max_features をランダムに選びます。
  • rfr のすべてのパラメータを出力し、どの値がランダムに選ばれたかを確認します。

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。

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# Fill in rfr using your variables
rfr = RandomForestRegressor(
    n_estimators=100,
    max_depth=random.____(____),
    min_samples_split=random.____(____),
    max_features=random.____(____))

# Print out the parameters
print(rfr.____)
コードを編集して実行