Entrena un modelo sencillo
Como determinaste, estás ante un problema de regresión. Así que ya estás listo para construir un modelo para una posterior entrega. Pero ahora, en lugar de crear el modelo más simple de Regresión Lineal como en las diapositivas, vamos a construir un modelo de Random Forest listo para usar.
Usarás la clase RandomForestRegressor de la librería scikit-learn.
Tu objetivo es entrenar un modelo de Random Forest con los parámetros por defecto usando las características "store" e "item".
Este ejercicio forma parte del curso
Cómo ganar una competición de Kaggle con Python
Instrucciones del ejercicio
- Lee los datos de entrenamiento usando
pandas. - Crea un objeto de Random Forest.
- Entrena el modelo de Random Forest con las características "store" e "item", usando "sales" como variable objetivo.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
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['____'])