Вивчайте Завдання: Реалізація Дерева Рішень

У цьому завданні використовується набір даних Titanic, який містить інформацію про пасажирів Титаніка, зокрема їхній вік, стать, розмір сім'ї та інші характеристики. Мета — передбачити, чи вижив пасажир.


              1234
            
import 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())

Для реалізації дерева рішень можна використати DecisionTreeClassifier з бібліотеки sklearn:

Ваше завдання — побудувати дерево рішень і знайти оптимальні значення max_depth та min_samples_leaf за допомогою перебору по сітці (grid search).

Завдання

Swipe to start coding

Вам надано датасет Titanic, збережений у змінній DataFrame як df.

Ініціалізуйте модель Decision Tree та збережіть її у змінній decision_tree.
Створіть словник для GridSearchCV, щоб перебирати значення [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] для max_depth та [1, 2, 4, 6] для min_samples_leaf, і збережіть його у змінній param_grid.
Ініціалізуйте та навчіть об'єкт GridSearchCV, встановіть кількість фолдів на 10, і збережіть навчений модель у змінній grid_cv.

Рішення

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 3. Розділ 4

single

Запитати АІ

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

Suggested prompts:

How do I build a Decision Tree with this dataset?

Can you explain how to use grid search to find the best parameters?

What do max_depth and min_samples_leaf mean in a Decision Tree?

Свайпніть щоб показати меню


              1234
            
import 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())