Creación de los conjuntos de referencia y de análisis
Después de dividir tus datos en conjuntos de entrenamiento, prueba y producción, puedes entrenar y desplegar tu modelo. Más adelante, los datos de prueba y de producción se utilizarán para crear los conjuntos de referencia y de análisis.
En este ejercicio, recorrerás este proceso. Tienes todos tus conjuntos X_train/test/prod y y_train/test/prod creados en el ejercicio anterior ya cargados aquí.
Para este ejercicio, pandas se ha importado como pd y está listo para usarse.
Este ejercicio forma parte del curso
Monitorización de Machine Learning en Python
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
from lightgbm import LGBMRegressor
# Fit the model
model = LGBMRegressor(random_state=111, n_estimators=50, n_jobs=1)
model.____(____, ____)
# Make predictions
y_pred_train = model.predict(____)
y_pred_test = model.predict(____)
# Deploy the model
y_pred_prod = model.predict(____)