Scikit Learn árbol de decisión DecisionTreeClassifier

Descripción

En este ejercicio, implementa un clasificador utilizando el modelo DecisionTreeClassifier para un conjunto de datos bien conocido proporcionado por Scikit-Learn. El objetivo es evaluar el rendimiento del modelo y ajustar sus hiperparámetros para obtener un resultado óptimo.

Construir un modelo de árbol de decisión para clasificar tipos de vino utilizando el conjunto de datos Wine de Scikit-Learn.

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Instrucciones:

Importa los módulos necesarios de Scikit-Learn.
Utiliza el dataset Wine proporcionado por Sklearn.datasets.
Divide el dataset en conjuntos de entrenamiento y prueba.
Crea un modelo DecisionTreeClassifier con los siguientes parámetros iniciales:
- max_depth=5
- criterion='entropy'
- random_state=42
Entrena el modelo usando el conjunto de entrenamiento.
Realiza predicciones con el conjunto de prueba.
Calcula y muestra la precisión del modelo en el conjunto de prueba.
Ajusta los hiperparámetros max_depth, min_samples_leaf, y max_features para mejorar la precisión del modelo. Puedes usar una técnica sencilla como la búsqueda en cuadrícula manual.

Puedes encontrar más información sobre el dataset aquí: Wine Dataset Scikit-Learn

Solución al ejercicio

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solution.js

JavaScript

1 function solveChallenge ( input ) {

2 // Algoritmo optimizado O(n log n)

3 const data = parseInput ( input );

4 const sorted = data . sort (( a , b ) => a - b );

6 // Aplicar técnica de dos punteros

7 let left = 0 , right = sorted . length - 1 ;

8 const result = [];

10 while ( left < right ) {

11 const sum = sorted [ left ] + sorted [ right ];

12 if ( sum === target ) {

13 result . push ([ sorted [ left ], sorted [ right ]]);

14 left ++; right --;

15 } else if ( sum < target ) {

16 left ++;

17 } else {

18 right --;

19 }

20 }

22 return result ;

23 }

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