BaşlayınÜcretsiz başlayın

Parametreleri ayarla ve bir model eğit

Öngörü görevleri iki kategoriye ayrılır: regresyon veya sınıflandırma. Şeker verisinde, çıktı bir dizi bire bir eşleşmede bir şekerin diğerine tercih edilme sıklığını anlatan sürekli bir değişkendir. Bu değeri (kazanma yüzdesi) tahmin etmek için bir regresyon modeli kullanacaksın.

Bu egzersizde, rastgele orman regresyon modeli rfr kullanarak birkaç parametre belirleyeceksin.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python'da Model Doğrulama

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • rfr'ye bir parametre ekleyerek oluşturulacak ağaç sayısını 100 ve bu ağaçların maksimum derinliğini 6 yap.
  • 1111 rastgele durum (random state) ekleyerek modelin yeniden üretilebilir olmasını sağla.
  • .fit() yöntemini kullanarak rastgele orman regresyon modelini, girdi verisi olarak X_train ve yanıt olarak y_train ile eğit.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Set the number of trees
rfr.____ = ____

# Add a maximum depth
rfr.____ = ____

# Set the random state
rfr.____ = ____

# Fit the model
rfr.____(____, ____)
Kodu Düzenle ve Çalıştır