Trénink jednoduchého modelu
Jak jsi zjistil/a, jde o regresní úlohu. Teď si tedy můžeš sestavit model pro následné odeslání výsledků. Místo nejjednodušší lineární regrese, kterou jsme ukázali ve slidech, ale tentokrát použijeme model Random Forest s výchozím nastavením.
Budeš pracovat s třídou RandomForestRegressor z knihovny scikit-learn.
Tvým cílem je natrénovat model Random Forest s výchozími parametry na příznacích „store" a „item".
Toto cvičení je součástí kurzu
Jak vyhrát soutěž na Kaggle v Pythonu
Pokyny k cvičení
- Načti trénovací data pomocí
pandas. - Vytvoř objekt Random Forest.
- Natrénuj model Random Forest na příznacích „store" a „item" s cílovou proměnnou „sales".
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
# Read the train data
train = ____.____('train.csv')
# Create a Random Forest object
rf = ____()
# Train a model
rf.fit(X=train[['store', ____]], y=train['____'])