ПочатиПочніть безкоштовно

Використання ентропії як критерію

У цій вправі ви навчите класифікаційне дерево на наборі даних Wisconsin Breast Cancer, використовуючи ентропію як інформаційний критерій. Ви зробите це, використавши всі 30 ознак у наборі даних, який поділено на 80% тренування і 20% тест.

X_train, а також масив міток 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 DecisionTreeClassifier з sklearn.tree.

  • Створіть екземпляр DecisionTreeClassifier dt_entropy із максимальною глибиною 8.

  • Встановіть інформаційний критерій у 'entropy'.

  • Навчіть dt_entropy на тренувальній вибірці.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

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

# Instantiate dt_entropy, set 'entropy' as the information criterion
dt_entropy = ____(____=____, ____='____', random_state=1)

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