ÎncepețiÎncepe gratuit

Regresie cu SGB

Ca și în exercițiile din lecția anterioară, vei lucra cu setul de date Bike Sharing Demand. În această serie de exerciții, vei rezolva problema de regresie a numărului de biciclete folosind gradient boosting stocastic.

Acest exercițiu face parte din cursul

Machine Learning cu modele bazate pe arbori în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Instanțiază un Regressor de Gradient Boosting Stocastic (SGBR) și setează:

    • max_depth la 4 și n_estimators la 200,

    • subsample la 0.9, și

    • max_features la 0.75.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Import GradientBoostingRegressor
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor

# Instantiate sgbr
sgbr = ____(max_depth=____, 
            subsample=____,
            max_features=____,
            n_estimators=____,
            random_state=2)
Editează și rulează codul