1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Metody zespołowe w Pythonie
Connected

ćwiczenie

Regresja AdaBoost oparta na drzewach

Modele AdaBoost są zazwyczaj budowane z użyciem drzew decyzyjnych jako estymatorów bazowych. Wypróbujmy to teraz i sprawdźmy, czy wydajność modelu jeszcze bardziej wzrośnie.

Użyjemy dwunastu estymatorów – tak jak poprzednio – aby zapewnić uczciwe porównanie. Nie ma potrzeby tworzenia instancji drzewa decyzyjnego, ponieważ jest ono domyślnym estymatorem bazowym.

Instrukcje

100 XP
  • Zbuduj i dopasuj AdaBoostRegressor używający 12 estymatorów. Nie musisz podawać estymatora bazowego.
  • Oblicz predykcje na zbiorze testowym.