Cross-validation: оценка устойчивости модели

Условие задачи

Дано: DataFrame `data` с 5 признаками и target -- 200 строк. Разделите на X и y; проведите 5-fold кросс-валидацию модели Random Forest для регрессии (50 деревьев, random_state=42 для воспроизводимости) по метрике R² Сохраните dict {"cv_scores": list(round 4), "mean_r2": round(4), "std_r2": round(4), "is_stable": bool} в `result`. is_stable = True если std < 0.05.

Темы

cross_validation random_forest model_evaluation

Подсказки

• cross_val_score автоматически делит данные на k фолдов
• scoring="r2" -- коэффициент детерминации
• std < 0.05 -- модель устойчива

Открыть задачу в тренажёре → ← Все Python-задачи