Изменения

'''from''' sklearn '''import''' tree

*Для решения задачи регрессии используют [https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.tree.DecisionTreeRegressor.html#sklearn.tree.DecisionTreeRegressor DecisionTreeRegressor]

'''from''' sklearn '''import''' tree

*В '''sklearn.ensemble''' также представлены методы классификации, основанные на ансамблях, в том числе: [https://scikit-learn.org/stable/modules/ensemble.html#bagging бэггинг] и [https://scikit-learn.org/stable/modules/ensemble.html#forest случайный лес], которые были описаны выше. Так, в этом примере создается бэггинг ансамбль из классификаторов '''KNeighborsClassifier''', каждый из которых обучен на рандомных подмножествах из 50% объектов из обучающей выборки, и 50% рандомно выбранных признаков.