Reference और Analysis सेट बनाना
जब आपका डेटा train, test, और production सेट में बाँटा जा चुका हो, तब आप अपना मॉडल बना और डिप्लॉय कर सकते हैं। आगे चलकर testing और production डेटा से ही reference और analysis सेट तैयार किए जाएँगे.
इस अभ्यास में, आप यही प्रक्रिया करेंगे। पिछले अभ्यास में बनाए गए आपके सभी X_train/test/prod और y_train/test/prod डेटासेट यहाँ पहले से लोड हैं.
इस अभ्यास के लिए pandas को pd नाम से इम्पोर्ट किया गया है और यह उपयोग के लिए तैयार है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में मशीन लर्निंग मॉनिटरिंग
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
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(____)