回帰木

次のコードで空欄になっている行を埋め、変数 X、y を用いて CART 回帰モデルを訓練してください．

import numpy as np

# Q1：DecisionTreeRegressor クラスをインポートしてください．
from ########## import DecisionTreeRegressor

[選択肢]
1. sklearn.linera_model
2. sklearn.tree
3. sklearn.ensemble
4. sklearn.SVM

np.random.seed(0)
m = 150
X = np.random.rand(m, 1)
y = 3 * (X – 0.25) ** 2
y = y + np.random.randn(m, 1) / 10

# Q2：変数 X、y を用いて深さ 2 の CART 回帰モデルを訓練してください．
tree_reg = ##########
tree_reg.fit(X, y)
print(tree_reg)

[Q2の選択肢]
1. DecisionTreeRegressor(max_depth=2, random_state=0)
2. DecisionTreeRegressor(depth=2, random_state=0)
3. DecisionTreeRegressor(max_iter=2, random_state=0)