ÎncepețiÎncepe gratuit

Definește grila de hiperparametri a RF

În acest exercițiu, vei defini manual grila de hiperparametri care va fi folosită pentru a ajusta hiperparametrii modelului rf și pentru a găsi regresorul optim. În acest scop, vei construi o grilă de hiperparametri și vei regla numărul de estimatori, numărul maxim de caracteristici utilizate la împărțirea fiecărui nod și numărul minim de eșantioane (sau fracțiunea) per frunză.

Acest exercițiu face parte din cursul

Machine Learning cu modele bazate pe arbori în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Definește o grilă de hiperparametri corespunzătoare unui dicționar Python numit params_rf cu:

    • cheia 'n_estimators' setată la o listă de valori 100, 350, 500

    • cheia 'max_features' setată la o listă de valori 'log2', 'auto', 'sqrt'

    • cheia 'min_samples_leaf' setată la o listă de valori 2, 10, 30

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Define the dictionary 'params_rf'
params_rf = ____
Editează și rulează codul