Ajustarea numărului de caracteristici

Hiperparametrii impliciți folosiți de modele nu sunt optimizați pentru datele tale. Scopul validării încrucișate prin căutare pe grilă este de a identifica hiperparametrii care conduc la performanța optimă a modelului. În videoclip, ai văzut cum a fost ajustat hiperparametrul n_estimators al pădurii aleatoare. Aici vei exersa ajustarea hiperparametrului max_features. Hiperparametrul cv este setat la 3 pentru ca execuția codului să fie rapidă.

Hiperparametru	Scop
max_features	Numărul de caracteristici pentru cea mai bună divizare

O pădure aleatoare este un ansamblu de mulți arbori de decizie. Hiperparametrul n_estimators controlează numărul de arbori folosiți în pădure, iar hiperparametrul max_features controlează numărul de caracteristici pe care pădurea aleatoare le ia în considerare atunci când caută cea mai bună divizare în arborele de decizie.

A fost instanțiat pentru tine un clasificator de tip pădure aleatoare, sub numele clf.