ПочатиПочніть безкоштовно

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

Переглянути курс

Практична інтерактивна вправа

Перетворіть теорію на практику за допомогою однієї з наших інтерактивних вправ

Почати вправу