Definiere den Regressor GB
Du wirst dir nun den Datensatz für die Bike-Sharing-Nachfrage ansehen, der im vorherigen Kapitel vorgestellt wurde. Erinnere dich daran, dass deine Aufgabe darin besteht, die Nachfrage nach Leihfahrrädern anhand historischer Wetterdaten des Capital Bikeshare-Programms in Washington, D.C., vorherzusagen. Zu diesem Zweck verwendest du einen Gradient-Boosting-Regressor.
In einem ersten Schritt wirst du einen Gradient-Boosting-Regressor instanziieren, den du in der nächsten Übung trainieren wirst.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Maschinelles Lernen mit baumbasierten Modellen in Python
Anleitung zur Übung
Importiere
GradientBoostingRegressor
vonsklearn.ensemble
.Richte einen Gradient-Boosting-Regressor ein, indem du die Parameter festlegst:
max_depth
bis 4n_estimators
bis 200
Interaktive Übung zum Anfassen
Probieren Sie diese Übung aus, indem Sie diesen Beispielcode ausführen.
# Import GradientBoostingRegressor
____
# Instantiate gb
gb = ____(____=____,
____=____,
random_state=2)