リファレンスセットと分析セットの作成
データを train、test、production の各セットに分割したら、モデルを構築してデプロイできます。のちに、test と production のデータを使ってリファレンスセットと分析セットを作成します。
この演習では、その一連の流れを体験します。前の演習で作成した X_train/test/prod と y_train/test/prod の各データセットは、すでに読み込まれています。
この演習では、pandas は pd としてインポート済みで、すぐに使えます。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ機械学習のモニタリング
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。
from lightgbm import LGBMRegressor
# Fit the model
model = LGBMRegressor(random_state=111, n_estimators=50, n_jobs=1)
model.____(____, ____)
# Make predictions
y_pred_train = model.predict(____)
y_pred_test = model.predict(____)
# Deploy the model
y_pred_prod = model.predict(____)