एक सरल मॉडल ट्रेन करें
जैसा कि आपने तय किया, यह एक रिग्रेशन समस्या है. अब आप सबमिशन के लिए मॉडल बनाने के लिए तैयार हैं. लेकिन इस बार, स्लाइड्स में दिए सबसे सरल Linear Regression मॉडल के बजाय, एक आउट-ऑफ-द-बॉक्स Random Forest मॉडल बनाते हैं.
आप scikit-learn लाइब्रेरी की RandomForestRegressor क्लास का उपयोग करेंगे.
आपका उद्देश्य "store" और "item" फीचर्स पर डिफॉल्ट पैरामीटर्स के साथ एक Random Forest मॉडल ट्रेन करना है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Kaggle प्रतियोगिता जीतना
अभ्यास निर्देश
pandasका उपयोग करके train डेटा पढ़ें.- एक Random Forest ऑब्जेक्ट बनाएँ.
- "sales" को target रखते हुए "store" और "item" फीचर्स पर Random Forest मॉडल ट्रेन करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
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['____'])