Défi : Implémenter un Arbre de Décision

Dans ce défi, vous utiliserez le jeu de données titanic. Il contient des informations sur les passagers du Titanic, y compris leur âge, sexe, taille de la famille, etc. Et la tâche consiste à prédire si une personne a survécu ou non.


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import pandas as pd

df = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/b71ff7ac-3932-41d2-a4d8-060e24b00129/titanic.csv') 
print(df.head())

Pour implémenter l'arbre de décision, vous pouvez utiliser le DecisionTreeClassifier de sklearn.

Votre tâche consiste à construire un arbre de décision et à trouver le meilleur max_depth et min_samples_leaf en utilisant la recherche par grille.

Tâche

Swipe to start coding

Importez la classe DecisionTreeClassifier de sklearn.tree.
Assignez une instance de DecisionTreeClassifier à la variable decision_tree.
Créez un dictionnaire pour un GridSearchCV pour parcourir les valeurs [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] de max_depth et les valeurs [1, 2, 4, 6] de min_samples_leaf.
Créez un objet GridSearchCV et entraînez-le.

Solution

Passez à un bureau pour une pratique réelleContinuez d'où vous êtes en utilisant l'une des options ci-dessous

Tout était clair ?

Merci pour vos commentaires !

Section 3. Chapitre 4

Défi : Implémenter un Arbre de Décision


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import pandas as pd

df = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/b71ff7ac-3932-41d2-a4d8-060e24b00129/titanic.csv') 
print(df.head())

Pour implémenter l'arbre de décision, vous pouvez utiliser le DecisionTreeClassifier de sklearn.

Votre tâche consiste à construire un arbre de décision et à trouver le meilleur max_depth et min_samples_leaf en utilisant la recherche par grille.

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Importez la classe DecisionTreeClassifier de sklearn.tree.
Assignez une instance de DecisionTreeClassifier à la variable decision_tree.
Créez un dictionnaire pour un GridSearchCV pour parcourir les valeurs [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] de max_depth et les valeurs [1, 2, 4, 6] de min_samples_leaf.
Créez un objet GridSearchCV et entraînez-le.

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