Обучение простой модели
Как вы уже определили, перед вами задача регрессии. Теперь можно приступить к построению модели для последующей отправки результатов. Однако вместо простейшей линейной регрессии, рассмотренной в слайдах, давайте построим модель случайного леса с настройками по умолчанию.
Вы будете использовать класс RandomForestRegressor из библиотеки scikit-learn.
Ваша задача — обучить модель случайного леса с параметрами по умолчанию на признаках "store" и "item".
Это упражнение является частью курса
Победа в соревновании Kaggle на Python
Инструкции к упражнению
- Загрузите обучающие данные с помощью
pandas. - Создайте объект случайного леса.
- Обучите модель случайного леса на признаках "store" и "item", используя "sales" в качестве целевой переменной.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
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['____'])