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 completando este código de ejemplo.
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(____)