TP 5 : Compte Rendu
1.a
Lorsque on augmente max\_depth on remarque on commence a avoir des overfiting..
Et avec une valeur Trop petite : underfiting , a partir de la valeur on obtient le meilleur résultat.
l’erreur quadratique moyenne sur l’ensemble de test.
4274.4598544905275
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mean\_squared\_error(y\_test, y\_predicted)
4029.0729322641987
utiliser grid search pour trouver la valeur du paramètre max\_depth qui minimize cette erreur.
'max\_depth': 2
Machine Learning · lab
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TP 5 : Compte Rendu
1.a
Lorsque on augmente max\_depth on remarque on commence a avoir des overfiting..
Et avec une valeur Trop petite : underfiting , a partir de la valeur on obtient le meilleur résultat.
l’erreur quadratique moyenne sur l’ensemble de test.
4274.4598544905275
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mean\_squared\_error(y\_test, y\_predicted)
4029.0729322641987
utiliser grid search pour trouver la valeur du paramètre max\_depth qui minimize cette erreur.
'max\_depth': 2