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
Instruções de exercício
- Importe
DecisionTreeRegressor
desklearn.tree
. - Instancie um
DecisionTreeRegressor
dt
com profundidade máxima de 8 emin_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
____.____(____, ____)