1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Ансамблеві методи в Python
Connected

Вправа

Навчання з бутстрепінгом

Тепер побудуємо «слабкий» класифікатор дерева рішень і натренуємо його на вибірці з тренувальної вибірки, отриманій зі зворотним добором (із поверненням). Це допоможе вам зрозуміти, що відбувається на кожній ітерації ансамблю bagging.

Щоб взяти вибірку, ви скористаєтеся методом pandas .sample(), який має параметр replace. Наприклад, такий рядок коду робить вибірку зі зворотним добором з усього датафрейму df:

df.sample(frac=1.0, replace=True, random_state=42)

Інструкції

100 XP
  • Візьміть вибірку зі зворотним добором (replace=True) з усієї (frac=1.0) тренувальної вибірки X_train.
  • Побудуйте класифікатор дерева рішень із параметром max_depth = 4.
  • Навчіть модель на вибірці тренувальних даних.