Прогноз даваемый моделью машинного обучения является результатом тщательного анализа входных данных и настройки параметров модели. Эти параметры известны как гиперпараметры. Они отличаются от обычных параметров, которые обучаются моделью на основе данных. Гиперпараметры определяют характеристики модели, такие как число слоев в нейронной сети, скорость обучения, глубина дерева решений и многое другое. Гиперпараметры могут отличаться в зависимости от алгоритма машинного обучения. Давайте рассмотрим...

Для различных моделей существуют определенные гиперпараметры, которые позволяют настроить модель наиболее оптимальным образом. Для деревянных моделей самым важным является max_depth. Для того, чтобы понять, каким должен быть этот параметр, необходимо перебрать разные значения в цикле. Затем сравнить качество моделей в разных вариантах. Рассмотрим на примере задания. Переберем гиперпараметр max_depth от 1 до 5 в цикле. import pandas as pd from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn...