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演習

RandomizedSearch に向けた準備

前学期、担当教授から最終試験の得点を予測するための予測モデルを作るよう課題が出されました。あなたはハイパーパラメータをランダムに選んでいくつかのモデルを試しましたが、各モデルを実行するには個別にコードを書く必要がありました。

RandomizedSearchCV() を学んだ今、最良のモデルを作るという教授の課題に再挑戦します。この演習では、ランダムサーチを完了するために必要な3つの入力を準備します。

指示

100 XP
  • max_depth パラメータに 2、4、6、8 の選択肢を持つリストを追加して、パラメータ辞書を完成させてください。
  • 木の本数を10、random_state を 1111 にして、ランダムフォレストの回帰モデルを作成してください。
  • 使用する平均二乗誤差のスコアラーを作成してください。