Введение
В этом лабораторном занятии мы будем использовать библиотеку Scikit-Learn на Python для выполнения регрессии с помощью бустингового дерева решений на одномерном синусоидальном наборе данных. Мы сравним производительность одного Регурессора дерева решений с производительностью Регурессора AdaBoost с 300 Регурессорами деревьев решений в качестве базовых обучателей.
Советы по работе с ВМ
После запуска ВМ нажмите в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Ноутбук, чтобы получить доступ к Jupyter Notebook для практики.
Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook не загрузится полностью. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.
Если вы сталкиваетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь задавать вопросы Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.