aice 선호장르5

11. 더 좋은 예측결과를 만들기 위해, 한 개 보다 여러 개의 모델을 훈련하는 머신러닝 알고리즘을 '앙상블 학습'이라고 합니다. 가장 대표적인 결정 트리 기반의 앙상블 학습 중 하나가 '랜덤 포레스트'인데요. 아래 하이퍼 파라미터 설정값을 적용하여 RandomForestClassifier 모델로 학습을 진행하세요. 결정트리의 개수는 30개로 설정하세요. 최대 feature 개수는 10로 설정하세요. 트리의 최대 깊이는 7로 설정하세요. random_state는 21로 설정하세요. accuracy_score를 통해 학습한 모델의 검증 데이터셋에 대한 성능을 출력하세요.(성능은 검증 데이터셋을 활용하세요) # 여기에 답안코드를 작성하세요. from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score rf = RandomForestClassifier(n_estimators = 3...

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