Definuj GB regresor

Teď se vrátíme k datasetu Bike Sharing Demand, který byl představen v předchozí kapitole. Tvým úkolem je předpovědět poptávku po půjčování kol na základě historických dat o počasí z programu Capital Bikeshare ve Washingtonu, D.C. K tomu použiješ gradient boosting regresor.

Jako první krok vytvoříš instanci gradient boosting regresoru, který natrénuješ v následujícím cvičení.

Toto cvičení je součástí kurzu

Machine Learning with Tree-Based Models in Python

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Importuj GradientBoostingRegressor z sklearn.ensemble.
Vytvoř instanci gradient boosting regresoru s těmito parametry:
- max_depth nastav na 4
- n_estimators nastav na 200

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Import GradientBoostingRegressor
____

# Instantiate gb
gb = ____(____=____, 
            ____=____,
            random_state=2)

Upravit a spustit kód