Дерево в регрессии обучается аналогично, только предсказывает оно не класс, а число. На практическом примере это будет выглядеть следующим образом. Необходимо import pandas as pd from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error df = pd.read_csv('/datasets/train_data.csv') features = df.drop(['last_price'], axis=1) target = df['last_price'] / 1000000 features_train, features_valid, target_train, target_valid = train_test_split( features, target, test_size=0...
Источник: Nuances of Programming Данные и алгоритмы находятся в центре внимания специалиста по науке о данных. Понимание данных помогает ему принимать приоритетные решения, а понимание алгоритмов — моделировать данные в соответствии с точными расчетами. Линейная регрессия считается отправным пунктом, с которого новички в области науки о данных приступают к моделированию данных. Цель этой статьи — дать представление об алгоритме линейной регрессии, его реализации на языке программирования Python и практическом применении...