1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Walidacja modeli w Pythonie
Connected

ćwiczenie

Ustaw parametry i dopasuj model

Zadania predykcyjne dzielą się na dwie kategorie: regresję i klasyfikację. W zbiorze danych o słodyczach zmienna docelowa jest ciągła – opisuje, jak często dana słodycz wygrywała z inną w serii pojedynków jeden na jeden. Do przewidywania tej wartości (procentu wygranych) użyjesz modelu regresji.

W tym ćwiczeniu określisz kilka parametrów modelu regresji lasów losowych rfr.

Instrukcje

100 XP
  • Dodaj do rfr parametr określający, że model ma zbudować 100 drzew, a ich maksymalna głębokość wynosi 6.
  • Zadbaj o odtwarzalność modelu, ustawiając stan losowy na 1111.
  • Użyj metody .fit(), aby wytrenować model regresji lasów losowych, przekazując X_train jako dane wejściowe i y_train jako zmienną docelową.