참조 세트와 분석 세트 만들기
데이터를 학습, 테스트, 운영(프로덕션) 세트로 분할한 뒤에는 모델을 학습하고 배포할 수 있어요. 이후 테스트 데이터와 운영 데이터는 참조 세트와 분석 세트를 만드는 데 사용됩니다.
이번 연습에서는 이 과정을 직접 진행해 보겠습니다. 이전 연습에서 만든 X_train/test/prod와 y_train/test/prod 데이터셋이 이미 로드되어 있어요.
이 연습을 위해 pandas는 pd로 임포트되어 있으며 바로 사용할 수 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 Machine Learning 모니터링
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
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(____)