ÎncepețiÎncepe gratuit

Subantrenez modelul?

Creezi un model de pădure aleatorie pentru a prezice dacă vei câștiga un viitor joc de X și 0. Folosind setul de date tic_tac_toe, ai creat seturi de date de antrenament și de testare: X_train, X_test, y_train și y_test.

Ai decis să creezi mai multe modele de pădure aleatorie cu număr variabil de arbori (1, 2, 3, 4, 5, 10, 20 și 50). Cu cât folosești mai mulți arbori, cu atât modelul va dura mai mult să ruleze. Totuși, dacă folosești prea puțini arbori, riști să subantrenezi modelul. Ai creat o buclă for pentru a testa modelul la diferite numere de arbori.

Acest exercițiu face parte din cursul

Validarea modelelor în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Pentru fiecare iterație a buclei, generează predicții atât pentru setul X_train, cât și pentru X_test.
  • Pentru fiecare iterație a buclei, adaugă la train_scores valoarea accuracy_score() calculată pentru setul y_train și predicțiile corespunzătoare.
  • Pentru fiecare iterație a buclei, adaugă la test_scores valoarea accuracy_score() calculată pentru setul y_test și predicțiile corespunzătoare.
  • Afișează scorurile de antrenament și de testare folosind instrucțiunile print.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

from sklearn.metrics import accuracy_score

test_scores, train_scores = [], []
for i in [1, 2, 3, 4, 5, 10, 20, 50]:
    rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=i, random_state=1111)
    rfc.fit(X_train, y_train)
    # Create predictions for the X_train and X_test datasets.
    train_predictions = rfc.predict(____)
    test_predictions = rfc.predict(____)
    # Append the accuracy score for the test and train predictions.
    train_scores.append(round(____(____, ____), 2))
    test_scores.append(round(____(____, ____), 2))
# Print the train and test scores.
print("The training scores were: {}".format(____))
print("The testing scores were: {}".format(____))
Editează și rulează codul