Гіперпараметри Random Forests
У наступних вправах ви знову працюватимете з набором даних Bike Sharing Demand, який ми розглядали в попередньому розділі. Нагадаємо, ваше завдання — передбачити попит на оренду велосипедів, використовуючи історичні погодні дані програми Capital Bikeshare у Вашингтоні (округ Колумбія). Для цього ви налаштовуватимете гіперпараметри регресора Random Forests.
Ми створили RandomForestRegressor з назвою rf, використовуючи типові гіперпараметри sklearn. Ви можете переглянути гіперпараметри rf у консолі.
Який із наведених нижче НЕ є гіперпараметром rf?
Ця вправа є частиною курсу
Машинне навчання з деревоподібними моделями в Python
Практична інтерактивна вправа
Перетворіть теорію на практику за допомогою однієї з наших інтерактивних вправ
Почати вправу