ПочатиПочніть безкоштовно

Задайте ґрід гіперпараметрів для RF

У цій вправі ви вручну задалите ґрід гіперпараметрів, який буде використано для налаштування гіперпараметрів rf і пошуку оптимального регресора. Для цього ви сформуєте ґрід гіперпараметрів і налаштуєте кількість оцінювачів, максимальну кількість ознак, що використовуються під час поділу кожної вершини, а також мінімальну кількість зразків (або частку) на листок.

Ця вправа є частиною курсу

Машинне навчання з деревоподібними моделями в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Визначте ґрід гіперпараметрів як словник Python під назвою params_rf з такими ключами:

    • ключ 'n_estimators' зі списком значень 100, 350, 500

    • ключ 'max_features' зі списком значень 'log2', 'auto', 'sqrt'

    • ключ 'min_samples_leaf' зі списком значень 2, 10, 30

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Define the dictionary 'params_rf'
params_rf = ____
Редагувати та запускати код