BaşlayınÜcretsiz başlayın

GB regresörünü tanımla

Şimdi, önceki bölümde tanıtılan Bike Sharing Demand veri kümesine geri dönüyorsun. Görevinin, Washington, D.C.'deki Capital Bikeshare programından alınan geçmiş hava durumu verilerini kullanarak bisiklet kiralama talebini tahmin etmek olduğunu hatırla. Bu amaçla bir gradient boosting regresörü kullanacaksın.

İlk adım olarak, bir sonraki egzersizde eğiteceğin bir gradient boosting regresörü oluşturmakla başlayacaksın.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Ağaç Tabanlı Modellerle Machine Learning

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • sklearn.ensemble içinden GradientBoostingRegressor'ı içe aktar.

  • Aşağıdaki parametreleri ayarlayarak bir gradient boosting regresörü oluştur:

    • max_depth değerini 4 yap

    • n_estimators değerini 200 yap

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Import GradientBoostingRegressor
____

# Instantiate gb
gb = ____(____=____, 
            ____=____,
            random_state=2)
Kodu Düzenle ve Çalıştır