Criando conjuntos de referência e de análise
Depois de dividir seus dados em conjuntos de treino, teste e produção, você pode treinar e implantar seu modelo. Os dados de teste e de produção serão usados depois para criar os conjuntos de referência e de análise.
Neste exercício, você vai passar por esse processo. Todos os conjuntos X_train/test/prod e y_train/test/prod criados no exercício anterior já estão carregados aqui.
Para este exercício, pandas já foi importado como pd e está pronto para uso.
Este exercício faz parte do curso
Monitoramento de Machine Learning em Python
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
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(____)