シンプルなモデルを学習する
すでに確認したように、今回は回帰問題です。では、提出に向けてモデルを作りましょう。ただしスライドのような最も単純な線形回帰ではなく、ここではすぐに使える Random Forest モデルを作成します。
scikit-learn ライブラリの RandomForestRegressor クラスを使用します。
目的は、"store" と "item" の特徴量に対して、デフォルトのパラメータで Random Forest モデルを学習することです。
この演習はコースの一部です
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演習の手順
pandasを使って学習データを読み込みます。- Random Forest のオブジェクトを作成します。
- "sales" を目的変数として、"store" と "item" の特徴量で Random Forest モデルを学習します。
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。
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
# Read the train data
train = ____.____('train.csv')
# Create a Random Forest object
rf = ____()
# Train a model
rf.fit(X=train[['store', ____]], y=train['____'])