1. Nauka
  2. /
  3. Kursy
  4. /
  5. Walidacja modeli w Pythonie

Connected

ćwiczenie

Przygotowanie do RandomizedSearch

W poprzednim semestrze prowadzący zaproponował klasie wyzwanie: zbudować model predykcyjny przewidujący wyniki końcowego egzaminu. Próbowałeś uruchamiać różne modele, losowo dobierając hiperparametry. Każdy model wymagał jednak osobnego zakodowania.

Po zapoznaniu się z RandomizedSearchCV() wracasz do tego wyzwania, by zbudować jak najlepszy model. W tym ćwiczeniu przygotujesz trzy dane wejściowe potrzebne do przeprowadzenia losowego przeszukiwania.

Instrukcje

100 XP
  • Uzupełnij słownik parametrów, dodając listę dla parametru max_depth z opcjami 2, 4, 6 i 8.
  • Utwórz model regresji lasów losowych z dziesięcioma drzewami i random_state równym 1111.
  • Utwórz obiekt oceniający oparty na błędzie średniokwadratowym.