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Treine sua primeira árvore de regressão

Neste exercício, você treinará uma árvore de regressão para prever o consumo de mpg (milhas por galão) dos carros no conjunto de dados auto-mpg usando todos os seis recursos disponíveis.

O conjunto de dados é processado para você e é dividido em 80% de treinamento e 20% de teste. A matriz de recursos X_train e a matriz y_train estão disponíveis em seu espaço de trabalho.

Este exercício faz parte do curso

Aprendizado de máquina com modelos baseados em árvores em Python

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Instruções de exercício

  • Importe DecisionTreeRegressor de sklearn.tree.
  • Instancie um DecisionTreeRegressor dt com profundidade máxima de 8 e min_samples_leaf definido como 0,13.
  • Ajuste dt ao conjunto de treinamento.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.

# Import DecisionTreeRegressor from sklearn.tree
from ____.____ import ____

# Instantiate dt
____ = ____(max_depth=____,
             ____=____,
            random_state=3)

# Fit dt to the training set
____.____(____, ____)
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