BaşlayınÜcretsiz başlayın

RF'in hiperparametre ızgarasını ayarla

Bu egzersizde, rf'in hiperparametrelerini ayarlamak ve en iyi regresörü bulmak için kullanılacak hiperparametre ızgarasını elle belirleyeceksin. Bu amaçla, bir hiperparametre ızgarası oluşturacak ve her düğüm bölünürken kullanılacak azami özellik sayısını, tahminci (estimator) sayısını ve yaprak başına en az örnek (veya kesir) sayısını ayarlayacaksın.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Ağaç Tabanlı Modellerle Machine Learning

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • params_rf adlı bir Python sözlüğüne karşılık gelen bir hiperparametre ızgarası tanımla ve içine şunları koy:

    • 'n_estimators' anahtarını 100, 350, 500 değerlerinden oluşan bir listeye ayarla

    • 'max_features' anahtarını 'log2', 'auto', 'sqrt' değerlerinden oluşan bir listeye ayarla

    • 'min_samples_leaf' anahtarını 2, 10, 30 değerlerinden oluşan bir listeye ayarla

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Define the dictionary 'params_rf'
params_rf = ____
Kodu Düzenle ve Çalıştır