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演習

GB 回帰器を定義する

前の章で紹介した Bike Sharing Demand データセットに戻ります。タスクは、Washington, D.C. の Capital Bikeshare プログラムの過去の気象データを使って、自転車レンタル需要を予測することでしたね。この目的で、勾配ブースティング回帰器を使用します。

最初のステップとして、次の演習で学習させる勾配ブースティング回帰器をインスタンス化しましょう。

指示

100 XP

  • sklearn.ensemble から GradientBoostingRegressor をインポートします。

  • 次のパラメータを設定して勾配ブースティング回帰器をインスタンス化します。

    • max_depth を 4 に設定

    • n_estimators を 200 に設定