Введение
В машинном обучении деревья решений являются широко используемыми моделями. Однако деревья решений имеют тенденцию к переобучению на обучающих данных, что может привести к их неэффективной работе на тестовых данных. Одним из способов предотвращения переобучения является усечение дерева решений. Затратная сложность усечения - популярный метод усечения деревьев решений. В этом практическом занятии мы будем использовать scikit - learn для демонстрации усечения деревьев решений по затратной сложности.
Советы по работе с ВМ
После запуска ВМ нажмите в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.
Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook загрузится полностью. Валидация операций не может быть автоматизирована из - за ограничений Jupyter Notebook.
Если вы сталкиваетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.