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.
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())
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).
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]дляmax_depthта[1, 2, 4, 6]дляmin_samples_leaf, і збережіть його у зміннійparam_grid. - Ініціалізуйте та навчіть об'єкт
GridSearchCV, встановіть кількість фолдів на10, і збережіть навчений модель у зміннійgrid_cv.
Рішення
Дякуємо за ваш відгук!
single
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
Awesome!
Completion rate improved to 4.17Завдання: Реалізація Дерева Рішень
Свайпніть щоб показати меню
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.
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())
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).
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]дляmax_depthта[1, 2, 4, 6]дляmin_samples_leaf, і збережіть його у зміннійparam_grid. - Ініціалізуйте та навчіть об'єкт
GridSearchCV, встановіть кількість фолдів на10, і збережіть навчений модель у зміннійgrid_cv.
Рішення
Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантівДякуємо за ваш відгук!
single
