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첫 회귀 트리 학습하기

이 연습 문제에서는 auto-mpg 데이터셋을 사용해, 제공된 여섯 가지 모든 특성으로 자동차의 mpg(갤런당 주행거리)를 예측하는 회귀 트리를 학습해 보겠습니다.

데이터셋은 이미 전처리되어 학습 80%, 테스트 20%로 분할되어 있어요. 작업 공간에는 특성 행렬 X_train과 타깃 배열 y_train이 준비되어 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 트리 기반 Machine Learning

강의 보기

연습 안내

  • sklearn.tree에서 DecisionTreeRegressor를 임포트하세요.
  • 최대 깊이를 8로, min_samples_leaf를 0.13으로 설정하여 DecisionTreeRegressor 인스턴스 dt를 생성하세요.
  • 학습용 데이터셋에 dt를 학습(fit)하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Import DecisionTreeRegressor from sklearn.tree
from ____.____ import ____

# Instantiate dt
____ = ____(max_depth=____,
             ____=____,
            random_state=3)

# Fit dt to the training set
____.____(____, ____)
코드 편집 및 실행