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?

Можливі відповіді

min_weight_fraction_leaf

criterion

learning_rate

warm_start

.css-6su6fj{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;}вправа

Інструкції

Можливі відповіді

вправа