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  3. PythonでMachine Learningを使ってCTRを予測する
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演習

正則化

正則化は、過学習を防ぐためにモデルへ情報を追加する手法です。これは、本章の前半で見た評価指標を向上させるうえで重要です。この演習では、決定木の最大深さパラメータを変化させ、分類結果がどのように変わるかを確認します。

X_train、y_train、X_test、y_test はワークスペースに用意されています。pandas は pd、numpy は np、そして sklearn も利用できます。さらに、sklearn.metrics の confusion_matrix()、precision_score()、recall_score() も利用可能です。

指示

100 XP
  • 各木の最大深さを変えて、複数の決定木を作成します。
  • それぞれの木について、学習を行い、テストデータで予測を生成します。
  • 各木の混同行列、適合率（precision）、再現率（recall）を評価します。