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Exercice

Définir le régleur GB

Vous allez maintenant revenir au jeu de données Bike Sharing Demand présenté au chapitre précédent. Rappelez-vous que votre tâche est de prédire la demande de location de vélos à partir des données météorologiques historiques du programme Capital Bikeshare à Washington, D.C. Pour ce faire, vous utiliserez un régleur par gradient boosting.

Comme première étape, commencez par instancier un régleur de gradient boosting que vous entraînerez dans l'exercice suivant.

Instructions

100 XP

  • Importez GradientBoostingRegressor depuis sklearn.ensemble.

  • Instanciez un régleur de gradient boosting en définissant les paramètres :

    • max_depth à 4

    • n_estimators à 200