Défi : Implémenter un Arbre de Décision
Dans ce défi, vous utiliserez le jeu de données titanic. Il contient des informations sur les passagers du Titanic, y compris leur âge, sexe, taille de la famille, etc. Et la tâche consiste à prédire si une personne a survécu ou non.
1234import pandas as pd df = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/b71ff7ac-3932-41d2-a4d8-060e24b00129/titanic.csv') print(df.head())
Pour implémenter l'arbre de décision, vous pouvez utiliser le DecisionTreeClassifier de sklearn.
Votre tâche consiste à construire un arbre de décision et à trouver le meilleur max_depth et min_samples_leaf en utilisant la recherche par grille.
Swipe to start coding
- Importez la classe
DecisionTreeClassifierdesklearn.tree. - Assignez une instance de
DecisionTreeClassifierà la variabledecision_tree. - Créez un dictionnaire pour un
GridSearchCVpour parcourir les valeurs[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]demax_depthet les valeurs[1, 2, 4, 6]demin_samples_leaf. - Créez un objet
GridSearchCVet entraînez-le.
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