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연습 문제

Random Forest의 하이퍼파라미터

다음 연습 문제에서는 이전 장에서 소개한 Bike Sharing Demand 데이터셋을 다시 살펴봅니다. 워싱턴 D.C.의 Capital Bikeshare 프로그램에서 수집한 과거 기상 데이터를 사용해 자전거 대여 수요를 예측하는 것이 목표였죠. 이를 위해 이번에는 Random Forests 회귀 모델의 하이퍼파라미터를 튜닝해 보겠습니다.

sklearn의 기본 하이퍼파라미터로 생성한 RandomForestRegressor 인스턴스 rf가 준비되어 있습니다. 콘솔에서 rf의 하이퍼파라미터를 확인해 보세요.

다음 중 rf의 하이퍼파라미터가 아닌 것은 무엇인가요?

지침

50 XP

가능한 답변