เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

ฝึกโมเดลเบื้องต้น

จากที่วิเคราะห์มา นี่คือปัญหาการถดถอย (regression) ดังนั้นจึงพร้อมสร้างโมเดลสำหรับการ submission แล้ว แต่แทนที่จะใช้โมเดล Linear Regression แบบง่ายที่สุดอย่างในสไลด์ ลองสร้างโมเดล Random Forest แบบ out-of-box กันดีกว่า

จะใช้คลาส RandomForestRegressor จากไลบรารี scikit-learn

เป้าหมายคือฝึกโมเดล Random Forest ด้วยพารามิเตอร์ค่าเริ่มต้น โดยใช้ฟีเจอร์ "store" และ "item"

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การแข่งขัน Kaggle ด้วย Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • อ่านข้อมูล train โดยใช้ pandas
  • สร้างออบเจกต์ Random Forest
  • ฝึกโมเดล Random Forest บนฟีเจอร์ "store" และ "item" โดยใช้ "sales" เป็นตัวแปรเป้าหมาย

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

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['____'])
แก้ไขและรันโค้ด