Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Khởi tạo mô hình

Trong loạt bài tập sau, bạn sẽ chẩn đoán vấn đề bias và variance của một cây hồi quy. Cây hồi quy bạn sẽ định nghĩa trong bài này được dùng để dự đoán mức tiêu thụ mpg của ô tô từ bộ dữ liệu auto, sử dụng tất cả các đặc trưng sẵn có.

Chúng tôi đã xử lý dữ liệu và nạp sẵn ma trận đặc trưng X và mảng y vào không gian làm việc của bạn. Ngoài ra, lớp DecisionTreeRegressor đã được import từ sklearn.tree.

Bài tập này là một phần của khóa học

Machine Learning với mô hình dựa trên cây trong Python

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Import train_test_split từ sklearn.model_selection.
  • Chia dữ liệu thành 70% train và 30% test.
  • Khởi tạo DecisionTreeRegressor với độ sâu tối đa là 4 và min_samples_leaf đặt thành 0.26.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# Import train_test_split from sklearn.model_selection
____

# Set SEED for reproducibility
SEED = 1

# Split the data into 70% train and 30% test
X_train, X_test, y_train, y_test = ____(____, ____, test_size=____, random_state=SEED)

# Instantiate a DecisionTreeRegressor dt
dt = ____(____=____, ____=____, random_state=SEED)
Chỉnh sửa và Chạy Mã