เทรน SGB Regressor
ในแบบฝึกหัดนี้ จะได้เทรน SGBR sgbr ที่สร้างไว้ในแบบฝึกหัดก่อนหน้า และทำนายป้ายกำกับของชุดทดสอบ
ชุดข้อมูลความต้องการใช้บริการจักรยานโหลดและประมวลผลไว้ให้แล้ว โดยแบ่งเป็นข้อมูลเทรน 80% และข้อมูลทดสอบ 20% feature matrix X_train และ X_test, อาร์เรย์ป้ายกำกับ y_train และ y_test รวมถึง instance ของโมเดล sgbr ที่กำหนดไว้ในแบบฝึกหัดก่อนหน้า ล้วนพร้อมใช้งานใน workspace แล้ว
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
Machine Learning with Tree-Based Models in Python
คำแนะนำการฝึกหัด
- Fit
sgbrกับชุดข้อมูลเทรน - ทำนายป้ายกำกับของชุดทดสอบ แล้วกำหนดผลลัพธ์ให้กับ
y_pred
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Fit sgbr to the training set
____
# Predict test set labels
y_pred = ____