SGB 回帰器を学習させる
この演習では、前の演習で作成した SGBR の sgbr を学習させ、テストセットのラベルを予測します。
自転車シェア需要データセットはすでに読み込みと前処理が済んでおり、80% を学習用、20% をテスト用に分割しています。特徴行列 X_train と X_test、ラベル配列 y_train と y_test、そして前の演習で定義したモデルインスタンス sgbr がワークスペースに用意されています。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ木ベースのMachine Learning
演習の手順
- 学習セットに
sgbrを適合させましょう。 - テストセットのラベルを予測し、結果を
y_predに代入してください。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Fit sgbr to the training set
____
# Predict test set labels
y_pred = ____