การปรับจำนวน Features

ค่า hyperparameter เริ่มต้นที่โมเดลใช้อยู่นั้นยังไม่ได้รับการปรับให้เหมาะสมกับข้อมูลของคุณ เป้าหมายของ grid search cross-validation คือการค้นหา hyperparameter ที่ทำให้โมเดลมีประสิทธิภาพสูงสุด จากวิดีโอ คุณได้เห็นวิธีปรับ hyperparameter n_estimators ของ random forest แล้ว ในแบบฝึกหัดนี้จะฝึกปรับ hyperparameter max_features โดยกำหนด cv เป็น 3 เพื่อให้โค้ดรันได้รวดเร็วขึ้น

Hyperparameter	วัตถุประสงค์
max_features	จำนวน features สำหรับการแบ่งที่ดีที่สุด

Random forest คือการรวมกลุ่มของ decision tree จำนวนมาก โดย hyperparameter n_estimators ควบคุมจำนวน tree ที่ใช้ใน forest ส่วน hyperparameter max_features ควบคุมจำนวน features ที่ random forest จะพิจารณาเมื่อค้นหาการแบ่งที่ดีที่สุดใน decision tree

ได้สร้าง random forest classifier ไว้ให้แล้วในชื่อ clf