1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Машинне навчання з деревоподібними моделями в Python
Connected

вправа

Створіть регресор GB

Тепер ви знову звернетеся до набору даних Bike Sharing Demand, який було представлено в попередньому розділі. Нагадаємо, ваше завдання — передбачити попит на оренду велосипедів, використовуючи історичні дані про погоду з програми Capital Bikeshare у Вашингтоні, округ Колумбія. Для цього ви використаєте регресор градієнтного бустингу.

Спершу створіть екземпляр регресора градієнтного бустингу. Ви навчите його в наступній вправі.

Інструкції

100 XP

  • Імпортуйте GradientBoostingRegressor із sklearn.ensemble.

  • Створіть екземпляр регресора градієнтного бустингу з параметрами:

    • max_depth = 4

    • n_estimators = 200