ПочатиПочніть безкоштовно

Навчіть свій перший регресійний дерево

У цій вправі ви навчите регресійне дерево прогнозувати mpg (миль на галон) для автомобілів у наборі даних auto-mpg, використовуючи всі шість наявних ознак.

Набір даних уже підготовлено та розділено: 80% — тренування, 20% — тест. Матриця ознак X_train і масив y_train доступні у вашому робочому середовищі.

Ця вправа є частиною курсу

Машинне навчання з деревоподібними моделями в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Імпортуйте DecisionTreeRegressor з sklearn.tree.
  • Створіть DecisionTreeRegressor dt з максимальною глибиною 8 і min_samples_leaf, встановленим на 0.13.
  • Навчіть dt на тренувальній вибірці.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

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

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

# Fit dt to the training set
____.____(____, ____)
Редагувати та запускати код