GB 回帰器を学習させる
前の演習で作成した勾配ブースティング回帰器 gb を学習し、テストセットのラベルを予測します。
データセットは学習 80%・テスト 20% に分割されています。特徴量行列 X_train と X_test、配列 y_train と y_test はワークスペースに用意されています。さらに、前の演習で定義したモデルインスタンス gb も読み込まれています。
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
- 学習用データに
gbを適合させてください。 - 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 gb to the training set
____
# Predict test set labels
y_pred = ____