RF 回帰器を学習する

次の演習では、Kaggle で公開されている Bike Sharing Demand データセットの過去の天気データを使って、ワシントン D.C. の Capital Bikeshare における自転車レンタル需要を予測します。この目的のために、random forests アルゴリズムを使用します。最初のステップとして、random forests の回帰器を定義し、学習用データに適合させます。

データセットはあらかじめ前処理され、80% を学習用、20% をテスト用に分割済みです。特徴量行列 X_train と目的変数の配列 y_train はワークスペースに用意されています。