ÎncepețiÎncepe gratuit

Antrenează un regressor RF

În exercițiile următoare vei prezice cererea de închirieri de biciclete în cadrul programului Capital Bikeshare din Washington, D.C., folosind date meteo istorice din setul de date Bike Sharing Demand, disponibil pe Kaggle. În acest scop, vei utiliza algoritmul random forests. Ca prim pas, vei defini un regressor de tip random forests și îl vei antrena pe setul de antrenament.

Setul de date a fost procesat și împărțit în 80% antrenament și 20% testare. Matricea de caracteristici X_train și vectorul y_train sunt disponibile în spațiul tău de lucru.

Acest exercițiu face parte din cursul

Machine Learning cu modele bazate pe arbori în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Importă RandomForestRegressor din sklearn.ensemble.

  • Instanțiază un RandomForestRegressor numit rf, format din 25 de arbori.

  • Antrenează rf pe setul de antrenament.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Import RandomForestRegressor
____

# Instantiate rf
rf = ____(n_estimators=____,
            random_state=2)
            
# Fit rf to the training set    
____.____(____, ____)
Editează și rulează codul