НачатьНачать бесплатно

Обучите первое дерево регрессии

В этом упражнении вы обучите дерево регрессии для предсказания показателя mpg (миль на галлон) для автомобилей из набора данных auto-mpg, используя все шесть доступных признаков.

Набор данных уже подготовлен и разделён на 80% для обучения и 20% для тестирования. Матрица признаков X_train и массив y_train доступны в вашем рабочем пространстве.

Это упражнение является частью курса

Машинное обучение на основе древовидных моделей в Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Импортируйте DecisionTreeRegressor из sklearn.tree.
  • Создайте экземпляр DecisionTreeRegressor с именем dt, задав максимальную глубину 8 и значение min_samples_leaf равным 0.13.
  • Обучите dt на обучающей выборке.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Import DecisionTreeRegressor from sklearn.tree
from ____.____ import ____

# Instantiate dt
____ = ____(max_depth=____,
             ____=____,
            random_state=3)

# Fit dt to the training set
____.____(____, ____)
Редактировать и запускать код