Esercitazione 4.3

Soluzioni

Le soluzioni a questi esercizi sono mostrate nel notebook reperibile a questo indirizzo.

Esercizio 4.3.1

Operiamo sul problema visto nell'esercizio 4.2.1 usando un albero decisionale, un random forest ed un multilayer perceptron. Compariamo i risultati in termini di errore quadratico medio usando la funzione mean_squared_error del package sklearn.metrics.

Esercizio 4.3.2

Operiamo sul problema visto nell'esercizio 4.2.3 usando un albero decisionale, un random forest ed un multilayer perceptron. Compariamo i risultati usando un classification_report.

Esercizio 4.3.3

Esploriamo i risultati ottenuti dall'albero decisionale nell'esercizio 4.3.2. Per farlo, usiamo il metodo plot_tree del package sklearn.tree.

Esercizio 4.3.4

Proviamo a variare leggermente alcuni parametri per i classificatori ed i regressori usati negli esercizi precedenti. Confrontiamo i risultati ottenuti nei termini delle metriche viste in precedenza.