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演習

GB 회귀 모델 정의하기

이제 이전 장에서 소개한 Bike Sharing Demand 데이터셋으로 돌아가 보겠습니다. 워싱턴 D.C.의 Capital Bikeshare 프로그램에서 수집한 과거 기상 데이터를 사용해 자전거 대여 수요를 예측하는 것이 목표였죠. 이를 위해 이번에는 Gradient Boosting 회귀 모델을 사용하겠습니다.

첫 단계로, 다음 연습 문제에서 학습할 Gradient Boosting 회귀기를 인스턴스화해 보세요.

指示

100 XP

  • sklearn.ensemble에서 GradientBoostingRegressor를 임포트하세요.

  • 다음과 같은 매개변수로 Gradient Boosting 회귀기를 인스턴스화하세요:

    • max_depth를 4로

    • n_estimators를 200으로