Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Leer Challenge: Solving Task Using Bagging Regressor | Commonly Used Bagging Models
Ensemble Learning

Veeg om het menu te tonen

book
Challenge: Solving Task Using Bagging Regressor

Taak

Swipe to start coding

The load_diabetes dataset contains ten baseline variables (age, sex, BMI, average blood pressure, and six blood serum measurements) for 442 diabetes patients. The target variable is a quantitative measure of disease progression one year after baseline. This dataset is used for predicting the continuous variable, representing diabetes progression, based on the given features.

Your task is to use Bagging Regressor to solve the regression problem on load_diabetes dataset:

  1. Use a simple LinearRegression model as the base model of the ensemble.
  2. Use the BaggingRegressor class to create an ensemble.
  3. Use Mean Squared Error(MSE) to evaluate the results.

Oplossing

Switch to desktopSchakel over naar desktop voor praktijkervaringGa verder vanaf waar je bent met een van de onderstaande opties
Was alles duidelijk?

Hoe kunnen we het verbeteren?

Bedankt voor je feedback!

Sectie 2. Hoofdstuk 4
Onze excuses dat er iets mis is gegaan. Wat is er gebeurd?

Vraag AI

expand
ChatGPT

Vraag wat u wilt of probeer een van de voorgestelde vragen om onze chat te starten.

book
Challenge: Solving Task Using Bagging Regressor

Taak

Swipe to start coding

The load_diabetes dataset contains ten baseline variables (age, sex, BMI, average blood pressure, and six blood serum measurements) for 442 diabetes patients. The target variable is a quantitative measure of disease progression one year after baseline. This dataset is used for predicting the continuous variable, representing diabetes progression, based on the given features.

Your task is to use Bagging Regressor to solve the regression problem on load_diabetes dataset:

  1. Use a simple LinearRegression model as the base model of the ensemble.
  2. Use the BaggingRegressor class to create an ensemble.
  3. Use Mean Squared Error(MSE) to evaluate the results.

Oplossing

Switch to desktopSchakel over naar desktop voor praktijkervaringGa verder vanaf waar je bent met een van de onderstaande opties
Was alles duidelijk?

Hoe kunnen we het verbeteren?

Bedankt voor je feedback!

Sectie 2. Hoofdstuk 4
Switch to desktopSchakel over naar desktop voor praktijkervaringGa verder vanaf waar je bent met een van de onderstaande opties
Onze excuses dat er iets mis is gegaan. Wat is er gebeurd?
some-alt