• Как дерево должно обучиться на этих входных данных?

    @geelz Автор вопроса
    В коде были ошибки, я переписал.

    X_train = []
    for i in range(5000):
    X_train.append([round(-2 + 50 * rand()), round(-2 + 50 * rand())])
    X_train = np.array(X_train)
    Y_train = round(rand()) + X_train[:, 0] + X_train[:, 1]

    X_test = []
    for i in range(500):
    X_test.append([round(-2 + 50 * rand()), round(-2 + 50 * rand())])
    X_test = np.array(X_test)
    Y_test = round(rand()) + X_test[:, 0] + X_test[:, 1]

    Получается у меня 500 рандомных значений и их нужно будет классифицировать по рандомному кол-ву классов. Без склёрна очень сложно было, но я сделал код и он работает, вопрос закрыт.
    Ответ написан
    Комментировать