復習：フォレストレンジャー
CoddyのMachine Learningジャーニー「教師あり学習」セクションの一部。レッスン 44/58。
チャレンジ
中級この章の2つの木のチームを競わせましょう。公園管理官は、クマがどのキャンプ場を訪れるか、そして何に引き寄せられるのかを知りたがっています。スターターコードはcampsites.csvを読み込みます。
- 木を100本使うランダムフォレストと、デフォルト設定のブースティングを、
cv=5、どちらもrandom_state=0で交差検証します。それぞれの平均と標準偏差を出力します。 - 平均で勝者を出力し、すべての行を使って学習させます。
- 特徴量の重要度を小さい順に横棒グラフで描画し、タイトルを
What Brings Bears、x軸ラベルをImportanceにします。
アライグマについての別の公園の例です。
Forest: mean 0.780, std 0.086
Boosting: mean 0.787, std 0.075
Winner: boosting続いてCoddyがあなたのグラフを説明します。
自分で試してみよう
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, GradientBoostingClassifier
# 200か所のキャンプ場：小川までの距離、クマ対策の施された食料保管庫（1または0）、ゴミ箱、
# 標高、近くのベリーの茂み、1週間あたりのキャンプ客数、クマが訪れたかどうか（1または0）
sites = pd.read_csv("campsites.csv")
features = ["stream_m", "lockers", "bins", "altitude_m", "berries", "campers"]
# 以下にコードを書いてください
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