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  3. Machine Learning avec des modèles à base d'arbres en Python
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Exercice

Régression avec SGB

Comme dans les exercices de la leçon précédente, vous allez travailler avec l'ensemble de données Bike Sharing Demand. Dans la série d'exercices suivante, vous résoudrez ce problème de régression du nombre de vélos en utilisant le stochastic gradient boosting.

Instructions

100 XP

  • Instanciez un régleur de régression par stochastic gradient boosting (SGBR) et définissez :

    • max_depth à 4 et n_estimators à 200,

    • subsample à 0.9, et

    • max_features à 0.75.