1. Learn
    2. /
  2. Cursuri
    3. /
  3. Machine Learning pentru finanțe în Python
Connected

exercițiu

Un model de gradient boosting

Acum vom antrena un model de gradient boosting (GB). S-a spus că un model liniar este ca un Toyota Camry, iar GB este ca un elicopter Black Hawk. GB are potențialul de a depăși pădurile aleatoare, dar nu o face întotdeauna. Acesta este teorema „no free lunch", care ne reamintește că ar trebui să încercăm mereu mai multe modele diferite pentru fiecare problemă.

GB este similar cu modelele de păduri aleatoare, dar diferența constă în faptul că arborii sunt construiți succesiv. La fiecare iterație, următorul arbore se ajustează pe erorile reziduale ale arborelui anterior, pentru a îmbunătăți predicția.

Deocamdată nu vom căuta hiperparametrii – aceasta a fost deja făcută pentru tine.

Instrucțiuni

100 XP
  • Creează un obiect GradientBoostingRegressor cu hiperparametrii care au fost deja setați pentru tine.
  • Antrenează modelul gbr pe train_features și train_targets.
  • Afișează scorurile pentru caracteristicile și țintele de antrenament și de testare.