1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Uczenie maszynowe z modelami drzewiastymi w Pythonie
Connected

ćwiczenie

Trenowanie regresora lasu losowego

W kolejnych ćwiczeniach będziesz przewidywać zapotrzebowanie na wypożyczenia rowerów w ramach programu Capital Bikeshare w Waszyngtonie, używając historycznych danych pogodowych ze zbioru danych Bike Sharing Demand dostępnego na Kaggle. W tym celu skorzystasz z algorytmu lasów losowych. Na początek zdefiniujesz regresor lasów losowych i dopasujesz go do zbioru treningowego.

Zbiór danych został już przetworzony i podzielony na 80% danych treningowych i 20% testowych. Macierz cech X_train oraz tablica y_train są dostępne w twoim środowisku.

Instrukcje

100 XP

  • Zaimportuj RandomForestRegressor z sklearn.ensemble.

  • Utwórz instancję RandomForestRegressor o nazwie rf składającą się z 25 drzew.

  • Dopasuj rf do zbioru treningowego.