Introduction
Le classifieur d'arbre de décision est un algorithme d'apprentissage automatique populaire utilisé pour les problèmes de classification et de régression. C'est un modèle basé sur un arbre qui divise l'espace de caractéristiques en un ensemble de régions non superposées et prédit la valeur cible pour chaque région. Dans ce laboratoire, nous allons apprendre à analyser la structure de l'arbre de décision pour mieux comprendre la relation entre les caractéristiques et la cible à prédire.
Conseils sur la machine virtuelle
Une fois le démarrage de la machine virtuelle terminé, cliquez dans le coin supérieur gauche pour basculer vers l'onglet Carnet de notes pour accéder à Jupyter Notebook pour la pratique.
Parfois, vous devrez peut-être attendre quelques secondes pour que Jupyter Notebook ait fini de charger. La validation des opérations ne peut pas être automatisée en raison des limitations de Jupyter Notebook.
Si vous rencontrez des problèmes pendant l'apprentissage, n'hésitez pas à demander à Labby. Donnez votre feedback après la session, et nous réglerons rapidement le problème pour vous.