<jupyter_start><jupyter_text>Najlepszy uzyskany jak dotąd wynik, to wynik dla modelu *bazowego* (z samym brandem i odpowiednim *ziarnem losowania*). Jedynym powodem tego, że uzyskane wyniki są trochę lepsze niż na filmie, jest fakt, że w Random Forest (w przeciwieństwie do boostingu) nie powinno się przycinać drzew, ale pozwolić na to, żeby drzewa były w miarę możliwości jak największe. Widać, że to jest ważne także przy badaniu ważności cech.<jupyter_code>model_a = RandomForestRegressor(max_depth=300, n_estimators=200, random_state = 20)
run_model(["brand_cat"], model_a)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Dla porównania - model max_depth = 5:<jupyter_code>model_b = RandomForestRegressor(max_depth=5, n_estimators=200, random_state = 20)
run_model(["brand_cat"], model_b)<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.0843520782396088, 'fraction_numerical': 0.018337408312958436, 'mean_word_length': 7.9021739130434785, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 9, '<?xml version=': 0, '>': 9, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '2', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '662529', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 334, 'n_tokens_neox': 333, 'n_words': 82, 'path': 'matrix_one/day_5.ipynb', 'repo_name': 'shadow347/dw_matrix', 'size': '818'}