はじめに
この実験では、追加のノイズ付き観測値を持つサインカーブに対して決定木回帰アルゴリズムを使用する方法を学びます。決定木は、サインカーブを近似する局所的な線形回帰を学習するために使用されます。木の最大深さを設定が高すぎる場合、決定木は訓練データの細かすぎる詳細を学習し、ノイズから学習してしまい、つまり過学習してしまうことがわかります。
VMのヒント
VMの起動が完了したら、左上隅をクリックしてノートブックタブに切り替え、Jupyter Notebookを使って練習しましょう。
時々、Jupyter Notebookが読み込み終わるまで数秒待つ必要がある場合があります。Jupyter Notebookの制限により、操作の検証を自動化することはできません。
学習中に問題に遭遇した場合は、Labbyにお問い合わせください。セッション後にフィードバックを提供してください。すぐに問題を解決いたします。