Regrese se stochastickým gradientním boostingem

Stejně jako v cvičeních z předchozí lekce budeš pracovat s datasetem Bike Sharing Demand. V následující sérii cvičení vyřešíš tento regresní problém předpovídání počtu půjčených kol pomocí stochastického gradientního boostingu.

Toto cvičení je součástí kurzu

Machine Learning with Tree-Based Models in Python

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Vytvoř instanci Stochastic Gradient Boosting Regressoru (SGBR) a nastav:
- max_depth na 4 a n_estimators na 200,
- subsample na 0.9 a
- max_features na 0.75.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Import GradientBoostingRegressor
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor

# Instantiate sgbr
sgbr = ____(max_depth=____, 
            subsample=____,
            max_features=____,
            n_estimators=____,
            random_state=2)

Upravit a spustit kód