Antrenează un model simplu
Așa cum ai stabilit, ai de-a face cu o problemă de regresie. Acum ești pregătit să construiești un model pentru o submisie ulterioară. Însă, în loc să construiești cel mai simplu model de regresie liniară, ca în slide-uri, hai să construim un model Random Forest gata de utilizare.
Vei folosi clasa RandomForestRegressor din biblioteca scikit-learn.
Obiectivul tău este să antrenezi un model Random Forest cu parametrii impliciți pe caracteristicile „store" și „item".
Acest exercițiu face parte din cursul
Câștigarea unei competiții Kaggle în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Citește datele de antrenament folosind
pandas. - Creează un obiect Random Forest.
- Antrenează modelul Random Forest pe caracteristicile „store" și „item", cu „sales" ca variabilă țintă.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
# Read the train data
train = ____.____('train.csv')
# Create a Random Forest object
rf = ____()
# Train a model
rf.fit(X=train[['store', ____]], y=train['____'])