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

Deslize para mostrar o menu

book
Challenge: Solving Task Using Bagging Regressor

Tarefa

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.

Solução

Switch to desktopMude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixo
Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 2. Capítulo 4
Sentimos muito que algo saiu errado. O que aconteceu?

Pergunte à IA

expand
ChatGPT

Pergunte o que quiser ou experimente uma das perguntas sugeridas para iniciar nosso bate-papo

book
Challenge: Solving Task Using Bagging Regressor

Tarefa

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.

Solução

Switch to desktopMude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixo
Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 2. Capítulo 4
Switch to desktopMude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixo
Sentimos muito que algo saiu errado. O que aconteceu?
some-alt