1.<br>Hãy sử dụng GridSearchCV và RandomizedCV để tìm các tham số tốt nhất cho các thuật toán sau: sau đó, bạn xây dựng mô hình dự đoán sử dụng cấu hình tốt nhất và vẽ một ma trận mờ.<br>bộ dữ liệu: gender_classification_v7.csv, trong đó 7 đặc điểm đầu tiên dự đoán giới tính (0 là nữ, 1 là nam). tất cả các dữ liệu đều có thể được coi là con số.<br>Thuật toán: RandomForestClassifier. điều chỉnh ba tham số sau đây và xác định sự kết hợp tốt nhất của các tham số.<br>n_estimators: số lượng cây trong rừng.<br>min_samples_leaf: số mẫu tối thiểu cần thiết trên một nút lá.<br>(3) max_features: số lượng các tính năng cần được xem xét khi tìm kiếm sự phân chia tốt nhất.<br>Ghi chú:<br>Tỷ lệ tập dữ liệu đào tạo/test: 7/ 3<br>đòi hỏi 2.5 lần xác thực chéo.<br>độ chính xác như một tiêu chuẩn chính.
正在翻译中..