ÎncepețiÎncepe gratuit

Instanțiază modelul

În această serie de exerciții, vei diagnostica problemele de bias și varianță ale unui arbore de regresie. Arborele de regresie pe care îl vei defini în acest exercițiu va fi folosit pentru a prezice consumul de carburant (mpg) al mașinilor din setul de date auto, utilizând toate caracteristicile disponibile.

Am procesat deja datele și am încărcat matricea de caracteristici X și vectorul y în spațiul tău de lucru. În plus, clasa DecisionTreeRegressor a fost importată din sklearn.tree.

Acest exercițiu face parte din cursul

Machine Learning cu modele bazate pe arbori în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Importă train_test_split din sklearn.model_selection.
  • Împarte datele în 70% antrenament și 30% testare.
  • Instanțiază un DecisionTreeRegressor cu adâncimea maximă 4 și min_samples_leaf setat la 0.26.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Import train_test_split from sklearn.model_selection
____

# Set SEED for reproducibility
SEED = 1

# Split the data into 70% train and 30% test
X_train, X_test, y_train, y_test = ____(____, ____, test_size=____, random_state=SEED)

# Instantiate a DecisionTreeRegressor dt
dt = ____(____=____, ____=____, random_state=SEED)
Editează și rulează codul