1. Обучение
    2. /
  2. Курса
    3. /
  3. Machine Learning pentru finanțe în Python
Connected

упражнение

Antrenează un random forest

Data scientists folosesc frecvent modelele de tip random forest. Acestea funcționează bine fără ajustări suplimentare și oferă numeroase setări pentru optimizarea performanței. Random forest-urile pot fi utilizate atât pentru clasificare, cât și pentru regresie; în acest exercițiu le vom folosi pentru regresie, pentru a prezice variația viitoare a prețului acțiunilor LNG.

Vom crea și antrena modelul de tip random forest în mod similar cu arborii de decizie, folosind metoda .fit(features, targets). Clasa RandomForestRegressor din sklearn include și o metodă .score() pe care o putem folosi pentru a evalua performanța. Aceasta primește ca argumente (features, targets) și returnează scorul R\(^2\) (coeficientul de determinare).

Инструкции

100 XP
  • Creează modelul de tip random forest folosind clasa importată RandomForestRegressor.
  • Antrenează random forest-ul folosind train_features și train_targets.
  • Afișează scorul R\(^2\) pentru seturile de antrenament și de testare.