Crearea setului de referință și a setului de analiză
După ce datele sunt împărțite în seturi de antrenament, testare și producție, poți construi și implementa modelul. Datele de testare și de producție vor fi folosite ulterior pentru a crea setul de referință și setul de analiză.
În acest exercițiu, vei parcurge acest proces. Toate seturile X_train/test/prod și y_train/test/prod create în exercițiul anterior sunt deja încărcate.
Pentru acest exercițiu, pandas a fost importat ca pd și este gata de utilizare.
Acest exercițiu face parte din cursul
Monitorizarea Machine Learning în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
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(____)