Revisão: Guarda-florestal

Parte da seção Aprendizado supervisionado do Journey de Machine Learning da Coddy. Lição 44 de 58.

Desafio

Médio

Coloque em disputa as duas equipes de árvores deste capítulo. Uma guarda florestal quer saber quais acampamentos os ursos visitarão e o que os atrai; o código inicial carrega campsites.csv.

Faça a validação cruzada de uma floresta com 100 árvores e do boosting com as configurações padrão, cv=5, ambos com random_state=0. Imprima a média e o desvio padrão de cada um.
Imprima o vencedor pela média e ajuste-o com todas as linhas.
Desenhe as importâncias como barras horizontais, da menor para a maior, com o título What Brings Bears e o rótulo do eixo x Importance.

Outro parque, agora sobre guaxinins:

Forest: mean 0.780, std 0.086
Boosting: mean 0.787, std 0.075
Winner: boosting

Barras horizontais intituladas O que atrai os guaxinins, com a menor na parte inferior: carvalhos cerca de 0.06, visitantes 0.16, lixeiras 0.21, mesas 0.24 e creek_m 0.33 no topo

Em seguida, Coddy descreve seu gráfico.

Experimente você mesmo

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, GradientBoostingClassifier

# 200 áreas de camping: distância até um riacho, armários para alimentos à prova de ursos (1 ou 0), lixeiras,
# altitude, arbustos de frutas silvestres nas proximidades, campistas por semana e se um urso visitou o local (1 ou 0)
sites = pd.read_csv("campsites.csv")
features = ["stream_m", "lockers", "bins", "altitude_m", "berries", "campers"]

# Escreva seu código abaixo