1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Як перемагати в змаганнях Kaggle за допомогою Python
Connected

Вправа

Навчіть моделі XGBoost

Будь-який метод машинного навчання може перенавчатися. На цьому прикладі з XGBoost ви побачите, як це відбувається. Ви знову працюєте з задачою Store Item Demand Forecasting Challenge. Датафрейм train доступний у вашому робочому середовищі.

Спочатку навчімо кілька моделей XGBoost з різними наборами гіперпараметрів, використовуючи learning API XGBoost. Єдина гіперпараметра, яку ви змінюватимете:

  • max_depth — максимальна глибина дерева. Збільшення цього значення ускладнює модель і підвищує ризик перенавчання.

Інструкції 1/3

undefined XP
  • 1
    • Встановіть максимальну глибину 2. Потім натисніть кнопку "Submit Answer", щоб навчити першу модель.
  • 2
    • Тепер встановіть максимальну глибину 8. Потім натисніть кнопку "Submit Answer", щоб навчити другу модель.
  • 3
    • Нарешті, встановіть максимальну глибину 15. Потім натисніть кнопку "Submit Answer", щоб навчити третю модель.