ćwiczenie

Hiperparametry drzewa

W kolejnych ćwiczeniach wrócisz do zbioru danych Indian Liver Patient, który był omawiany w poprzednim rozdziale.

Twoim zadaniem jest dostrojenie hiperparametrów drzewa klasyfikacyjnego. Ponieważ ten zbiór danych jest niezbalansowany, jako metrykę będziesz używać wyniku ROC AUC zamiast dokładności.

Utworzono obiekt DecisionTreeClassifier i przypisano go do zmiennej dt z domyślnymi hiperparametrami biblioteki sklearn. Możesz sprawdzić hiperparametry obiektu dt w konsoli.

Który z poniższych elementów nie jest hiperparametrem obiektu dt?

Instrukcje

50 XP

Możliwe odpowiedzi

min_impurity_decrease

min_weight_fraction_leaf

min_features

splitter

.css-6su6fj{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;}ćwiczenie

Instrukcje

Możliwe odpowiedzi

ćwiczenie