Train een eenvoudig model
Zoals je hebt bepaald, gaat het om een regressieprobleem. Je bent dus klaar om een model te bouwen voor een inzending. Maar in plaats van het eenvoudigste Linear Regression-model uit de dia's, bouwen we nu een out-of-the-box Random Forest-model.
Je gebruikt de klasse RandomForestRegressor uit de scikit-learn-bibliotheek.
Je doel is om een Random Forest-model met standaardparameters te trainen op de features "store" en "item".
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Een Kaggle-competitie winnen met Python
Oefeninstructies
- Lees de trainingsdata in met
pandas. - Maak een Random Forest-object aan.
- Train het Random Forest-model op de features "store" en "item" met "sales" als target.
Interactieve oefening met praktijkervaring
Probeer deze oefening door deze voorbeeldcode aan te vullen.
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['____'])