НачатьНачать бесплатно

Гиперпараметры дерева решений

В следующих упражнениях вы вернётесь к набору данных Indian Liver Patient, с которым вы уже работали в одной из предыдущих глав.

Ваша задача — настроить гиперпараметры дерева классификации. Поскольку этот набор данных несбалансирован, в качестве метрики вы будете использовать ROC AUC вместо точности.

Мы уже создали экземпляр DecisionTreeClassifier и присвоили его переменной dt с гиперпараметрами по умолчанию из sklearn. Вы можете изучить гиперпараметры объекта dt в консоли.

Какой из перечисленных параметров не является гиперпараметром dt?

Это упражнение является частью курса

Машинное обучение на основе древовидных моделей в Python

Посмотреть курс

Практическое интерактивное упражнение

Превратите теорию в практику с помощью одного из наших интерактивных упражнений

Начать упражнение